模型性能
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苹果AI放大招！声称其设备端模型性能优于GPT-4
在最近的一篇论文中，苹果的研究团队宣称，他们提出了一个可以在设备端运行的模型ReALM，这个模型在某些方面可以超过GPT-4。ReALM的参数量分别为80M、250M、1B和3B，体积都非常小，适合在手机、平板电脑等设备端运行。这项研究有望用来改进苹果设备上的Siri助手，帮助Siri更好地理解和处理用户询问中的上下文。
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IDEA提出ToG思维图谱 大模型性能提升214%！
由IDEA研究院、微软亚洲研究院、香港科技大学等多方研究团队合作推出的Think-on-Graph技术，在深度推理领域掀起了一场革新。这一技术通过紧耦合大模型与知识图谱，成功弥补了大模型在金融、法律、医疗等领域幻觉问题上的能力短板。这一研究成果为深度推理领域的发展带来了新的思路和方法，为实现大模型在各领域应用中更可靠、可解释的推理能力提供了有力支持。
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ROUGE 矩阵：大模型性能评估工具
ROUGE矩阵是评估大型语言模型的性能和能力的工具。在自然语言处理领域中，评估模型的性能非常重要，但由于语言输出的不可预测性和人类语言的复杂性，传统的机器学习评估方法存在局限性。ROUGE矩阵是评估语言模型摘要能力的重要工具，通过不断改进和结合其他指标，可以更准确地评估语言模型的性能。
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LLM评估测试框架DeepEval 可离线评估大模型性能
DeepEval是一个用于对语言模型应用进行评估和单元测试的框架。它提供了各种指标，可以测试语言模型应用生成的回复在相关性、一致性、无偏见性和无毒性等方面的表现。如果你在开发聊天机器人、语言模型应用，DeepEval绝对是一个提高工程效率的好帮手。
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荐 20B量级大模型性能媲美Llama2-70B！完全开源，从基座到工具全安排明白了
【新智元导读】国产模型开源纪录，又被刷新了!上海AI实验室等机构开源的InternLM-20B，竟然能和Llama2-70B打个平手?就在刚刚，国内开源模型参数量纪录，又被刷新了!9月20日，上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学，正式开源了200亿参数的InternLM-20B模型。项目地址:https://github.com/InternLM/InternLM魔搭社区:https://modelscope.cn/organization/Shanghai_AI_Laboratory这次的200亿参数版书生·浦语大模型，可以说是「加量不加价」，参数量还不到三分之一，性能却可以剑挑当今开源模型的标杆——Llama2-70B。上海AI实验室的「雪中送炭」，必然会让大模型在落地领域发挥出巨大的价值。
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扎克伯格放大招：新AI大模型性能升级几倍 要做世界最强 | AI前哨
凤凰网科技讯《AI前哨》北京时间9月11日消息，脸书创始人马克扎克伯格已经把目标对准了OpenAI。知情人士称，脸书母公司Meta正在开发一种新的人工智能系统，希望它能够与OpenAI提供的最先进模型一样强大。凤凰网科技《AI前哨》对此将持续关注。
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SPP开源：支持多人协同 提升大模型性能
SoloPerformancePrompting是一款旨在提升大型语言模型性能的多人合作助手。它通过多人设定，实现了协同合作的方式来解决任务。通过引入多人合作的方式，SoloPerformancePrompting能够显著提升大型语言模型在各种任务上的性能，为用户提供更好的体验和辅助。
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清华发布大模型性能报告：GPT-4第一 更懂中文的还是百度
AI大模型成为今年的热点，OpenAI的ChatGPT一马当先，微软、谷歌、Meta紧随其后，国内科技巨头也迅速跟进，现在国内据说已经有上百款大模型问世了。这么多大模型中，实力到底如何?日前清华大学新闻与传播学院发布了《大语言模型综合性能评估报告》，将国内外的大模型做了一番对比。这跟百度的大模型包含大量中文文本有关系，因此能够更好地处理本土文化相关的内容。
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华为云研究团队提出 PanGu-Coder2 模型和 RRTF 框架 提升大模型性能
华为云、中国科学院和北京大学的研究人员最近提出了一种名为RRTF的新框架，能够有效地提升预训练的大型语言模型在代码生成方面的性能。RRTF框架通过自然语言LLM对齐技术和排名反馈的方式来改进代码生成LLM的表现。6.除了提高代码生成效率外，研究团队还建议了PanGu-Coder2使用的优化方法，以确保快速推理，这对于实际应用非常重要。
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荐 AI日报：性能超GPT-4o！Meta4050亿参数开源模型Llama3.1遭泄漏；Stability AI开源音频生成模型Stable Audio Open
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解：https://top.aibase.com/1、震惊AI界！14、微软研究院推AI框架E5-V:用文本对的单模态训练简化多模态学习降低成本微软研究院与北京航空航天大学联合推出的E5-V框架通过单模态训练简化多模态学习，降低成本，在多个任务中展现出优异性能，代表了多模态学习的重大进步。
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阿里云全面升级GPU云服务：AI大模型推理性能可提升100%
阿里云推出全面升级的GPU云服务，通过全新优化GPU套件，多GPU推理服务性能可最大提升100%。针对调用GPU算力最常用的容器技术，阿里云推出ACK云原生AI套件，帮助开发者及企业更高效地开发和部署AI应用，加速大模型应用落地。小鹏汽车、联想、德勤、微博、完美世界、喜马拉雅等已接入阿里云通义大模型，在阿里云上为消费者和客户提供丰富的AI应用服务。
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只激活3.8B参数，性能比肩同款7B模型！训练微调都能用，来自微软
只需激活60%的参数，就能实现与全激活稠密模型相当的性能。微软亚洲研究院的一项新研究，实现了模型的完全稀疏激活，让推理成本大幅下降。在极大规模下，稀疏激活模型有可能达到与密集模型相当的性能，为设计和训练大规模稀疏激活模型提供了一个有用的参考。
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荐 英伟达开源3400亿巨兽，98%合成数据训出最强开源通用模型！性能对标GPT-4o
【新智元导读】刚刚，英伟达全新发布的开源模型Nemotron-4340B，有可能彻底改变训练LLM的方式！或许各行各业都不再需要昂贵的真实世界数据集了。值得注意的是，这一优势主要来自较低的长/冗长响应率。
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性能新突破！媲美国际水准！国产千卡智算集群助力国产大模型训推
以大模型为代表的新一代人工智能技术是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术和重要驱动力量，随着对算力需求的日益高涨，人工智能算力底座公司日益成为新一波人工智能技术浪潮重要组成部分。2024年5月，摩尔线程与智谱AI开展了新一轮GPU大模型适配及性能测试，包括大模型推理以及基于夸娥千卡智算集群的大模型预训练。关于摩尔线程摩尔线程是一家以全功能GPU芯片设计为主的集成电路高科技公司，能够为广泛的科技生态合作伙伴提供强大的计算加速能力，致力于打造为下一代互联网提供多元算力的元计算平台。
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阿里云通义千问开源Qwen2系列模型：性能显著提升 包含5个尺寸
阿里巴巴悄悄发布了Qwen2系列模型，这是Qwen1.5升级后的重大更新。Qwen2系列包含了5个不同规模的预训练和指令微调模型，分别是Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B。Qwen团队还将继续训练更大的模型，探索模型及数据的ScalingLaw，并将Qwen2扩展成多模态模型。
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昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE 性能强劲成本更低
在大模型技术迅速发展的背景下，昆仑万维公司开源了一个具有里程碑意义的稀疏大型语言模型Skywork-MoE。这个模型不仅在性能上表现出色还大幅降低了推理成本，为应对大规模密集型LLM带来的挑战提供了有效的解决方案。Skywork-MoE的开源为大模型社区带来了一个强大的新工具，有助于推动人工智能领域的发展，特别是在需要处理大规模数据和计算资源受限的场景中。
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32专家MoE大模型免费商用！性能全面对标Llama3，单token推理消耗仅5.28%
每个token只需要5.28%的算力，精度就能全面对标Llama3。开源大模型，再添一位重量级选手——来自浪 潮信息的32专家MoE模型，源2.0-M32。从创新研发到开源开放，浪 潮信息将坚持致力于研发基础大模型，为企业用户降低大模型使用门槛，加速推进产业智能化升级。
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LLama3-V模型正式发布：性能与 GPT4-V、Gemini Ultra相当
LLama3-V模型正式发布，这是一种全新的SOTA开源VLM模型。LLama3-V不仅优于LLaVA在与GPT4-V、GeminiUltra、ClaudeOpus相比的性能表现上也不逊色，同时模型体积只有它们的1/100。这一消息让人兴奋不已，相信随着LLama3-V的问世，将会给人工智能领域带来全新的发展和突破。
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UIUC发布StarCoder2-15B-Instruct代码大模型 无需OpenAI数据登上性能榜单
UIUC与BigCode组织的研究者们最近发布了StarCoder2-15B-Instruct代码大模型，这一创新成果在代码生成任务方面取得了显著突破。这款模型成功超越了CodeLlama-70B-Instruct，登上了代码生成性能榜单之巅。该模型的开源数据集和训练流程为未来该领域的研究和发展奠定了坚实的基础。
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DeepSeek发布V2模型 GPT-4的性能白菜的价格
DeepSeek在开源MoE模型领域取得了重要进展，继今年1月份开源国内首个MoE模型后，现在发布了第二代MoE模型:DeepSeek-V2。这一新模型在多项性能评测中均展现出色的表现，与GPT-4等闭源模型竞争，同时在成本效益上具有显著优势。DeepSeek提供了对话官网和开放平台，用户可以在chat.deepseek.com免费开启对话DeepSeekAPI开放平台则提供注册即赠送大量tokens的优惠，以支持优质项目的发展。
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荐 苹果推出理解、转化模型ReALM，性能超GPT-4
苹果的研究人员推出了一种创新模型ReALM，可将参考解析问题转化为语言建模问题，能极大提升AI助手处理很多描述复杂或模糊不清的内容。我们网购时选好了橘子、鸭梨、苹果、橘子汽水、洗发水、短袖、拖鞋等物品，然后告诉AI助手只结算水果。该模块还能通过用户的反馈机制，帮助模型进行自我学习改进其解析能力。
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阿里开源千亿参数模型 Qwen1.5-110B，性能超越 Meta-Llama3-70B
阿里巴巴宣布开源其最新的Qwen1.5系列语言模型-Qwen1.5-110B。这是Qwen1.5系列中规模最大的模型，也是该系列中首个拥有超过1000亿参数的模型。它在与最近发布的SOTA模型Llama-3-70B的性能上表现出色，并且明显优于72B模型。
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Synthesia将推新数字人头像模型EXPRESS-1 性能超越HeyGen
Synthesia，一家领先的人工智能公司，近日宣布即将推出一款新的数字人头像模型——EXPRESS-1。这款新模型的推出，无疑将进一步推动AI在视频制作领域的应用。我们期待着这款新模型的推出，以及它将为我们带来的全新视频观看体验。
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荐 开源大模型Llama 3王者归来！最大底牌4000亿参数，性能直逼GPT-4
扎克伯格:「有了Llama3，全世界就能拥有最智能的AI。」ChatGPT拉开了大模型竞赛的序幕，Meta似乎要后来居上了。也许只有OpenAI的GPT-5才能压下开源模型了。
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延迟降低2倍！英特尔披露至强6处理器针对Meta Llama 3模型的推理性能
近日，Meta重磅推出其80亿和700亿参数的MetaLlama3开源大模型。该模型引入了改进推理等新功能和更多的模型尺寸，并采用全新标记器，旨在提升编码语言效率并提高模型性能。即使80亿参数的Llama3模型比70亿参数的Llama2模型参数更高，在AWSm7i.metal-48xl实例上运行BF16推理时，整体prompt的推理时延几乎相同。
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谷歌发布新代码模型Code Gemma：参数小、性能强，硬件要求低！
谷歌最近发布了面向企业、开发人员的全新代码模型CodeGemma，该模型参数小、性能强，同时对硬件要求较低。CodeGemma共有基础预训练、指令微调和快速推理三个版本，在基准测试中展现出优异的性能表现。以上为谷歌发布的CodeGemma模型的相关内容，更多详细信息可参考开源地址和技术报告。
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荐 模型未发API先至！Stable Diffusion 3 API 发布 性能比肩 Midjourney v6
其开发者平台API现已支持最新版本的StableDiffusion3及其增强版本StableDiffusion3Turbo。这一发布标志着StabilityAI在文字到图像生成领域的技术进步，其性能已经达到甚至超越了行业内的一些领先模型，如DALL-E3和Midjourneyv6。公司承诺提供99.9%的服务可用性，这对于企业用户来说尤为重要，因为他们在使用开发者平台进行关键的生成型AI工作时，需要确保服务的稳定性和可靠性。
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千亿开胃菜 中国电信开源12B星辰大模型：性能提升30%
中国电信近期宣布开源其12B参数规模的巨型AI模型TeleChat-12B，此举标志着国内大模型技术发展的又一重要进展。与1月份发布的7B参数版本相比，TeleChat-12B在内容理解、性能表现和应用场景等方面实现了约30%的整体提升，特别是在多轮对话推理和安全相关领域的能力上，提高超过了40%。除了在传统行业中的应用，星辰大模型也在积极探索更多前沿领域的应用，例如在无人机智能编
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性能超越LLaMA2-7B！AI模型JetMoE-8B训练成本不到10万美元
JetMoE-8B是一款采用稀疏激活架构的人工智能模型，其性能卓越且训练成本不到10万美元，令人惊讶的是，它的表现甚至超越了LLaMA2-7B、LLaMA-13B和DeepseekMoE-16B。JetMoE-8B由24个块组成，每个块包含两个MoE层:注意力头混合和MLP专家混合。这不仅证明了其在性能上的优势，也展示了其在成本效益上的显著优势。
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多模态大模型Reka Core发布 性能与GPT-4相媲美
RekaCore是一款最新发布的多模态大型语言模型，其性能可与GPT-4相媲美，甚至在某些方面超越了现有的前沿模型。这一技术突破为人工智能领域带来了新的里程碑，特别是在图像、视频和音频的上下文理解能力方面。随着Core的进一步优化和应用，我们有理由相信，它将在多个领域产生深远的影响，推动人工智能技术的进步和社会的发展。
