「非常接近GPT-4」的WizardLM-2被微软紧急撤回,有什么内幕?
前段时间,微软搞了个乌龙:隆重地开源了 WizardLM-2,又在不久后撤回得干干净净。
目前可查询的 WizardLM-2 发布信息,这是一个“真正媲美 GPT-4”的开源大模型,在复杂聊天、多语言、推理和代理方面的性能得到了提高。
该系列包括三个模型:WizardLM-2 8x22B、WizardLM-2 70B 和 WizardLM-2 7B。其中:
- WizardLM-2 8x22B 是最先进的模型,也是对高度复杂任务进行内部评估后得出的最佳开源 LLM。
- WizardLM-2 70B 具备顶级推理能力,是同等规模的首选;
- WizardLM-2 7B 是速度最快的,其性能可与现有的 10 倍大的开源领先模型相媲美。
此外,通过人类偏好评估,WizardLM-28x22B 的能力「只是稍微落后于 GPT-4-1106 预览版,但明显强于 CommandRPlus 和 GPT4-0314。」
它会和 LLaMa 3 一样,成为又一开源里程碑吗?
当大家忙着下载模型的时候,团队却突然撤回了一切:博客、GitHub、HuggingFace 全部 404。
图源:https://wizardlm.github.io/WizardLM2/
团队的解释是:
所有 Huggingface 的朋友们,大家好!很抱歉,我们删除了模型。我们已经有一段时间没有发布几个月前的模型了,所以我们现在不熟悉新的发布流程:我们不小心遗漏了模型发布流程中的一个必要项目 — 毒性测试。这是目前所有新模型都需要完成的一个步骤。
我们目前正在快速完成这项测试,然后将尽快重新发布我们的模型。不用担心,感谢关心和理解。
但 AI 社区对 WizardLM-2 的关注和讨论没有停止,疑点有几个:
第一,被删掉的开源项目不只是 WizardLM-2,该团队所有的 Wizard 系列工作都不见了,包括此前的 WizardMath 和 WizardCoder。
第二,有人质疑,删除模型权重的同时,为何连博客也删除呢?如果是只是缺少测试部分,没必要撤回得干干净净。
团队的解释是:「根据相关规定。」具体什么规定?目前没人知道。
第三,还有人猜测 WizardLM 背后的团队已经被解雇,撤回 Wizard 系列项目也是被迫的。
不过,这种猜测被团队否认了:
图源:https://x.com/_Mira___Mira_/status/1783716276944486751
图源:https://x.com/DavidFSWD/status/1783682898786152470
而且我们现在搜索作者的名字,也并没有从微软官网中完全消失:
图源:https://www.microsoft.com/en-us/research/people/qins/
第四,有人猜测,微软撤回这个开源模型,一是因为性能过于接近 GPT-4,二是因为和 OpenAI 的技术路线「撞车」了。
具体是什么路线呢?我们可以看一下当初博客页面的技术细节。
团队表示,通过 LLM 训练,自然界中人类生成的数据日益枯竭,而 AI 精心创建的数据和 AI Step-by-Step 监督的模型将是通往更强大 AI 的唯一途径。
过去的一年里,微软团队建立了一个完全由人工智能驱动的合成训练系统,如下图所示。
大概分为几个版块:
数据预处理:
- 数据分析:使用这个 pipeline 来获得新源数据的不同属性的分布,这有助于对数据有一个初步的了解。
- 加权采样:最佳训练数据的分布往往与人类聊天语料的自然分布不一致,需要根据实验经验调整训练数据中各属性的权重。
Evol Lab:
- Evol-Instruct:投入了大量精力重新评估了最初 Evol-Instruct 方法中存在的各种问题,并对其进行了初步修改,新方法能让各种智能体自动生成高质量的指令。
- Evol-Answer:引导模型多次生成和重写回复,可以提高其逻辑性、正确性和亲和力。
AI Align AI(AAA):
- 协同教学:收集 WizardLM 和各种授权开源和专有的最先进模型,然后让它们协同教学并相互提高,教学内容包括模拟聊天、质量评判、改进建议和缩小技能差距等。
- Self-Teaching:WizardLM 可以通过激活学习,为监督学习生成新的进化训练数据,为强化学习生成偏好数据。
学习:
- 监督学习。
- 阶段 - DPO:为了更有效地进行离线强化学习,将优选数据分割成不同的片段,并逐级改进模型。
- RLEIF:采用指令质量奖励模型(IRM)与过程监督奖励模型(PRM)相结合的方法,使得在线强化学习中实现更精确的正确性。
最后要说的是,任何猜测都是徒劳的,让我们期待一下 WizardLM-2 的复出吧。
以上是「非常接近GPT-4」的WizardLM-2被微软紧急撤回,有什么内幕?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

利用地理空间技术高效处理700万条记录并创建交互式地图本文探讨如何使用Laravel和MySQL高效处理超过700万条记录,并将其转换为可交互的地图可视化。初始挑战项目需求:利用MySQL数据库中700万条记录,提取有价值的见解。许多人首先考虑编程语言,却忽略了数据库本身:它能否满足需求?是否需要数据迁移或结构调整?MySQL能否承受如此大的数据负载?初步分析:需要确定关键过滤器和属性。经过分析,发现仅少数属性与解决方案相关。我们验证了过滤器的可行性,并设置了一些限制来优化搜索。地图搜索基于城

MySQL启动失败的原因有多种,可以通过检查错误日志进行诊断。常见原因包括端口冲突(检查端口占用情况并修改配置)、权限问题(检查服务运行用户权限)、配置文件错误(检查参数设置)、数据目录损坏(恢复数据或重建表空间)、InnoDB表空间问题(检查ibdata1文件)、插件加载失败(检查错误日志)。解决问题时应根据错误日志进行分析,找到问题的根源,并养成定期备份数据的习惯,以预防和解决问题。

文章介绍了MySQL数据库的上手操作。首先,需安装MySQL客户端,如MySQLWorkbench或命令行客户端。1.使用mysql-uroot-p命令连接服务器,并使用root账户密码登录;2.使用CREATEDATABASE创建数据库,USE选择数据库;3.使用CREATETABLE创建表,定义字段及数据类型;4.使用INSERTINTO插入数据,SELECT查询数据,UPDATE更新数据,DELETE删除数据。熟练掌握这些步骤,并学习处理常见问题和优化数据库性能,才能高效使用MySQL。

远程高级后端工程师职位空缺公司:Circle地点:远程办公职位类型:全职薪资:$130,000-$140,000美元职位描述参与Circle移动应用和公共API相关功能的研究和开发,涵盖整个软件开发生命周期。主要职责独立完成基于RubyonRails的开发工作,并与React/Redux/Relay前端团队协作。为Web应用构建核心功能和改进,并在整个功能设计过程中与设计师和领导层紧密合作。推动积极的开发流程,并确定迭代速度的优先级。要求6年以上复杂Web应用后端

MySQL 可返回 JSON 数据。JSON_EXTRACT 函数可提取字段值。对于复杂查询,可考虑使用 WHERE 子句过滤 JSON 数据,但需注意其性能影响。MySQL 对 JSON 的支持在不断增强,建议关注最新版本及功能。

数据库ACID属性详解ACID属性是确保数据库事务可靠性和一致性的一组规则。它们规定了数据库系统处理事务的方式,即使在系统崩溃、电源中断或多用户并发访问的情况下,也能保证数据的完整性和准确性。ACID属性概述原子性(Atomicity):事务被视为一个不可分割的单元。任何部分失败,整个事务回滚,数据库不保留任何更改。例如,银行转账,如果从一个账户扣款但未向另一个账户加款,则整个操作撤销。begintransaction;updateaccountssetbalance=balance-100wh

SQLLIMIT子句:控制查询结果行数SQL中的LIMIT子句用于限制查询返回的行数,这在处理大型数据集、分页显示和测试数据时非常有用,能有效提升查询效率。语法基本语法:SELECTcolumn1,column2,...FROMtable_nameLIMITnumber_of_rows;number_of_rows:指定返回的行数。带偏移量的语法:SELECTcolumn1,column2,...FROMtable_nameLIMIToffset,number_of_rows;offset:跳过

MySQL 主键不可以为空,因为主键是唯一标识数据库中每一行的关键属性,如果主键可以为空,则无法唯一标识记录,将会导致数据混乱。使用自增整型列或 UUID 作为主键时,应考虑效率和空间占用等因素,选择合适的方案。
