当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

mmlu最新视觉报道_mmlu live安卓版下载(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

mmlu

发布了头条文章：《造王者亚马逊助力Anthropic赶超OpenAI》 11月23日，OpenAI的主要竞争对手Anthropic宣布获得亚马逊高达40亿美元的第二笔投资，并持续深化与亚马逊的战略合作。如今，OpenAI的领先地位已经摇摇欲坠，与老牌科技巨头结盟的新挑战者Anthropic顺势而起，开始争夺AI王国那顶璀璨的王冠。 ...

Gemini1.5升级！新模型发布最近，Google 在官网上发布了一条重要消息，宣布他们对 Gemini 1.5 系列模型进行了全面升级，推出了两款全新的可生产模型：Gemini-1.5-Pro-002 和 Gemini-1.5-Flash-002。这次升级带来了许多显著的变化。首先，这两款新模型的上下文窗口扩展到了200万，比之前的版本增加了两倍。这意味着它们能够处理更长的文本输入，从而提高性能。其次，1.5 Flash 模型的请求速率限制提高了2倍，而1.5 Pro 模型的请求速率限制则提高了约3倍，这使得模型在处理大量请求时更加高效。更令人兴奋的是，这些新模型在 MMLU-Pro 基准测试中的表现提升了约7%，在 MATH 和 HiddenMath 基准测试中的成绩也分别提高了约20%。这些改进使得 Gemini 1.5 模型在自然语言处理任务中更加强大和准确。 Google 官方表示，这些新模型是基于今年5月在 Google I/O 上发布的 Gemini 1.5 模型进行改进的。开发人员可以通过 Google AI Studio 和 Gemini API 免费访问这些新模型。这次升级无疑为开发者提供了一个更加强大和灵活的工具，让他们能够更有效地处理各种自然语言处理任务。

gemini 1.5 002 9月24日，Google宣布推出了两个更新后的生产就绪版Gemini模型：Gemini-1.5-Pro-002和Gemini-1.5-Flash-002。 𐟌Ÿ 重点内容： Gemini-1.5-Pro的价格降低了50%（适用于提示词小于128K的输入和输出） Gemini-1.5-Flash的速率限制提高了2倍，而Gemini-1.5-Pro的速率提高了约3倍输出速度提高了2倍，延迟降低了3倍更新了默认过滤设置这些新模型基于他们最新的实验模型发布，并对5月份在Google I/O上发布的Gemini 1.5模型进行了显著改进。开发者可以通过Google AI Studio和Gemini API免费访问他们的最新模型。对于大型组织和Google Cloud客户，这些模型也可在Vertex AI上使用。 𐟓Š 性能对比： Gemini-1.5-Pro：输入1M tokens时，费用为3.50美元；输出1M tokens时，费用为1.25美元；提示词小于128K时，费用为$10.50；提示词大于128K时，费用为$21.00。 Gemini-1.5-Flash：输入1M tokens时，费用为$5.00；输出1M tokens时，费用为$7.00；提示词小于128K时，费用为$2.50；提示词大于128K时，费用为$21.00。 𐟓ˆ 性能提升： Gemini-1.5-Pro：Benchmark描述中，General MMLU-Pro提升至79.8%，Code Natural2Code提升至85.4%，Math提升至77.9%，其他领域也有显著提升。 Gemini-1.5-Flash：Benchmark描述中，General MMLU-Pro提升至67.3%，Code Natural2Code提升至82.6%，Math提升至69.0%，其他领域也有显著提升。开发者可以利用这些新模型来提升他们的应用性能和效率。

GPT-4o mini：全能小模型 GPT-4o mini是一款小型模型，但在文本智能和多模态推理方面表现出色。它在学术基准测试中超越了GPT-3.5 Turbo和其他小型模型，支持与GPT-4o相同的语言范围。GPT-4o mini在函数调用方面也表现出色，使得开发者能够构建从外部系统获取数据或执行操作的应用程序。相比GPT-3.5 Turbo，它在长上下文处理方面也有所改进。 𐟧 推理任务：GPT-4o mini在涉及文本和视觉的推理任务中表现优异。在MMLU（文本智能和推理基准测试）中，它的得分为82.0%，而Gemini Flash和Claude Haiku的得分分别为77.9%和73.8%。 𐟓š 数学和编程能力：GPT-4o mini在数学推理和编程任务中也表现出色。在MGSM（数学推理基准测试）中，它的得分为87.0%，而Gemini Flash和Claude Haiku的得分分别为75.5%和71.7%。在HumanEval（编程性能基准测试）中，GPT-4o mini的得分为87.2%，而Gemini Flash和Claude Haiku的得分分别为71.5%和75.9%。 𐟎堥䚦衦€推理：GPT-4o mini在MMMU（多模态推理基准测试）中也表现出色，得分为59.4%，而Gemini Flash和Claude Haiku的得分分别为56.1%和50.2%。 GPT-4o mini已经在多个关键基准测试中进行了评估，证明了其在文本智能和多模态推理方面的强大能力。

「最美兵哥哥」请注意看，这就是能让挑战者2坦克在战场上全身而退的诺斯英语防御系统。这种防御装备是由德国莱茵金属公司为陆上设施和车辆而研发的逃生设备。它主要由40MMLUIE快速垂直发射系统与铝热器战斗不组成。Luie系统可以在发现威胁后的0.4秒内制造一道总面积超过1000㎡的烟雾枪，高温的烟雾可有效对抗红外制导武器的攻击，为坦克逃生留下黄金时间。铁血风云志的微博视频

请原谅(^𐷞)-☆

gemini人工智能模型 𐟔 探索之旅 𐟔 Google近日推出了Gemini系列多模态模型，标志着AI领域的新里程碑。这个模型家族包括Ultra、Pro和Nano三种规模，分别适用于复杂任务、高性能应用和设备端部署，展现了跨模态的强大通用能力和尖端理解推理性能。 𐟓š 训练数据 𐟓š Gemini模型的训练数据集涵盖了网络文档、书籍、代码，以及图像、音频和视频数据。Google通过启发式规则和基于模型的分类器，对数据集进行了严格的质量过滤，确保了数据的安全性。在训练过程中，Google利用了TPUv5e和TPUv4等高性能硬件资源，特别是对于大型的Gemini Ultra模型，多个数据中心的大量TPUv4加速器被投入使用。 𐟏† 模型性能 𐟏† Gemini模型在多个领域展现了卓越的性能。特别是Gemini Ultra模型，在MMLU（大规模多语言理解）考试基准测试中，首次达到了人类专家水平，得分超过90%。在文本理解、图像理解、视频理解、语音识别和语音翻译等多个基准测试中，Gemini Ultra都取得了新的最先进成果。此外，Gemini Pro模型在多个任务上的表现也超过了GPT-3.5等大部分模型。 𐟚€ 未来展望 𐟚€ 总的来说，Gemini模型家族是Google在AI领域的一项重要成果，其高度功能强大的多模态能力为未来的AI应用提供了广阔的可能性。

GLM-4开源：多轮对话与内容创作新体验智谱AI最新推出的GLM-4-9B模型，是GLM-4系列中的开源版本，标志着新一代基座大模型的诞生。相比上一代，GLM-4在多项指标上都有显著提升，甚至在某些方面达到了GPT-4的水平。 𐟓Š 基础能力：GLM-4在多个数据集上表现出色，如在MMLU、GSM8K、MATH、BBH、HellaSwag、HumanEval等数据集上，分别达到了GPT-4的94%、95%、91%、99%、90%、100%的水平。 𐟓 指令跟随能力：在IFEval的prompt级别上，GLM-4的中英文表现分别达到了GPT-4的88%和85%；在Instruction级别上，中英文表现分别为90%和89%。 𐟓– 长文本能力：在LongBench(128K)测试集上，GLM-4的性能超过了Claude2.1；在「大海捞针」(128K)实验中，GLM-4实现了100%精准召回。 𐟛 ️ GLM-4 ALL Tools：GLM-4能够根据用户意图，自动理解、规划复杂指令，并自由调用网页浏览器、Code Interpreter代码解释器和多模态文生图大模型，以完成复杂任务。只需一个指令，GLM-4就会自动分析指令，结合上下文选择合适的工具。 𐟎蠁ll Tools-文生图：GLM-4能够结合上下文进行AI绘画创作(CogView3)，遵循人的指令来不断修改生成图片的结果。访问GitHub获取更多信息：

微软GRIN MoE，编码数学双赢！最近，微软的研究人员开放了一个新型的混合专家大模型——GRIN MoE。这个模型因其独特的训练方法和在编码及数学任务中的卓越表现而备受关注。GRIN MoE与微软之前开源的Phi-3.5模型规模相当，但采用了全新的训练技术。 GRIN MoE的创新点主要体现在两个方面：首先，它采用了新一代的SparseMixer来精确估计专家路由的梯度，解决了传统方法中使用门控梯度代替路由梯度的问题；其次，该模型放弃了专家并行，转而采用数据、pipeline和张量并行，避免了传统方法中丢弃token的问题。在多个基准测试中，GRIN MoE表现优异，特别是在编码和数学测试中。例如，在GSM-8K数学问题解决能力测试中，GRIN MoE得分为90.4，而在编码任务基准HumanEval上得分为74.4。在MMLU多任务语言理解基准测试中，GRIN MoE得分79.4，超过了Mixtral和Phi-3.5。 GRIN MoE由常规的Transformer块构成，采用分组查询注意力（GQA）和滑动窗口注意力提高计算效率，并使用RoPE进行位置编码，以实现长上下文能力。在MoE架构中，模型通过路由网络为每个输入token挑选适合的专家模块。传统的MoE训练采用专家并行，但这会导致负载不均衡和token丢弃问题。GRIN MoE则利用数据并行、pipeline并行和张量并行来训练，避免了这些问题。此外，Megablocks的grouped_GEMM内核和包装器在没有专家并行的MoE计算中表现出更好的性能。这些新的工程化方法使GRIN MoE在训练效率上比密集模型提升了超过80%。在并行实验中，通过结合pipeline并行和张量并行，系统支持的最大专家数量扩展到52个，总共132B参数。这表明，如果有更多GPU，模型可以进一步扩展。尽管使用更复杂的并行可能会降低计算吞吐量，但通过精心安排计算，可以减少开销。 GRIN MoE还通过调整负载均衡损失来调节全局的负载均衡，与传统方法不同，它通过计算全局的token比例来调节专家负载，以达到全局平衡。虽然这种调整会产生额外的通信开销，但这些通信可以与计算重叠，从而减少额外的延迟。

大模型优劣评判标准：运营眼中的亮点为了深入了解大模型的优劣，我收集了三十篇最近两个月的运营文章，发现大家在宣传模型时主要强调以下几个关键词：评测结果、性能、参数规模、多模态、多语言、上下文长度、训练数据集规模和算力消耗。 𐟓Š 评测结果是宣传的重点，其中公认的评测集如MATH（数学竞赛）、ARC-C（科学推理）、MMLU（综合知识能力）、Humaneval、MBPP（代码生成）等，以及排行榜如SWEBench、SuperCLUE、Hugging Face、OpenCompass，还有LMSys聊天机器人竞技场、Chatbot Arena等竞技场的表现，都是吸引眼球的宣传点。 𐟚€ 性能是另一个备受关注的特性，尤其是GPT-4o的性能提升，让人惊叹。性能的提升意味着质变，原本难以完成的任务变得可能。 𐟓 参数规模也是一个重要的考量因素，但并非唯一优势。在某些场景下，如资源受限的嵌入式系统或实时性要求较高的应用中，轻量级模型可能更为合适。而且，小规模参数模型近年来也受到了越来越多的关注。 𐟎蠥䚦衦€被视为未来的发展方向，信息互通将多种模态混合在一起，被认为是未来大模型的一种形式。 𐟌 多语言支持也是一个宣传标配，无论是自然语言还是代码类语言，都强调支持多种语言类型。 𐟔 上下文窗口的突破也是一个吸引人的宣传点，像早前的Kimi就借助这个特点吸引了不少用户。 𐟓ˆ 当训练数据集规模达到非常大时，通常意味着模型有着非常强大的泛化能力，决策相对更准确。以上就是本次调研的结果。有趣的是，SOTA（State of the Art）出现了5次，确实过去的几个月，上限在不断被突破，按照这个发展速度，对未来狠狠期待住了。

专栏内容推荐

1700 x 900 · png
MMLU Benchmark (Multi-task Language Understanding) | Papers With Code
素材来自:paperswithcode.com

764 x 895 · png
MMLU Dataset | Papers With Code
素材来自:paperswithcode.com
1159 x 611 · png
Brief Review — MMLU: Measuring Massive Multitask language Understanding | by Sik-Ho Tsang | Medium
素材来自:sh-tsang.medium.com

1700 x 900 · png
MMLU Benchmark (Multi-task Language Understanding) | Papers With Code
素材来自:paperswithcode.com

850 x 390 · png
| Comparison of SOTA LLMs on MMLU clinical topics Flan-PaLM achieves... | Download Scientific ...
素材来自:researchgate.net

1140 x 706 · png
MMLU 란 무엇인가? 다양한 분야의 성능을 측정하는 인공지능 벤치마크 - TILNOTE
素材来自:tilnote.io
1200 x 600 · png
GitHub - oliversssf2/mmlu: Measuring Massive Multitask Language Understanding | ICLR 2021
素材来自:github.com

1661 x 1290 · png
MMLU-Pro: A More Robust and Challenging Multi-Task Language Understanding Benchmark
素材来自:yiyibooks.cn
850 x 298 · png
MMLU [50:57] 5-shot individual task performance. | Download Scientific Diagram
素材来自:researchgate.net

1994 x 992 · png
LLMs Benchmarks基准测试 GLUE,Super GLUE, MMLU, BIG-bench, HELM_llm的benchmark-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1200 x 648 · png
skt/mmlu · Datasets at Hugging Face
素材来自:huggingface.co

2048 x 873 · png
MMLU: Better Benchmarking for LLM Language Understanding | Deepgram
素材来自:deepgram.com

1215 x 576 ·
Microsoft sets a new MMLU benchmark record using GPT-4
素材来自:stackdiary.com

1400 x 837 · png
MMLU-PRO-ITA a new eval for Italian LLMs
素材来自:huggingface.co
474 x 250 · jpeg
MMLU (Mathematics) Benchmark (Mathematical Reasoning) | Papers With Code
素材来自:paperswithcode.com

2480 x 1124 · png
【LLM评估篇】Ceval | rouge | MMLU等指标
素材来自:mzph.cn

1070 x 800 · jpeg
"한국어 LLM 보다 정확하게 평가한다"…네이버, 한국판 MMLU 공개
素材来自:msn.com
940 x 534 · jpeg
MMLU Benchmark of LLM Eval
素材来自:bracai.eu

1994 x 972 · png
LLMs Benchmarks基准测试 GLUE,Super GLUE, MMLU, BIG-bench, HELM_llm的benchmark-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1990 x 994 · png
LLMs Benchmarks基准测试 GLUE,Super GLUE, MMLU, BIG-bench, HELM_llm的benchmark-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

837 x 248 · png
MMLU results using standard few-shot prompting in FLAN-T5. | Download Scientific Diagram
素材来自:researchgate.net

898 x 509 · png
GPT-4 3-shot accuracy on MMLU across languages - 行业研究数据 - 小牛行研
素材来自:hangyan.co
1024 x 585 · jpeg
MMLU-Benchmark: Fortschritte und Herausforderungen beim Multitasking-Sprachverständnis – IA-Blog
素材来自:iartificial.blog

1652 x 1126 · png
USE MMLU datset to test llama2 - Daze_Lu - 博客园
素材来自:cnblogs.com
1200 x 366 ·
MMLU: Better Benchmarking for LLM Language Understanding | Deepgram
素材来自:deepgram.com

640 x 640 · jpeg
MMLU[10:20] individual task performance. | Download Scientific Diagram
素材来自:researchgate.net
1200 x 984 · jpeg
Google、新世代AIモデル「Gemini」正式発表、MMLUで人の専門家を上回る能力 | マイナビニュース
素材来自:news.mynavi.jp

828 x 382 · png
MMLU Pro Benchmark — Klu
素材来自:klu.ai

1792 x 1024 ·
医療従事者必見！MMLU入門：多機能言語理解ベンチマークの基礎と応用 | デイリーライフAI
素材来自:daily-life-ai.com
1220 x 1160 · png
MMLU-Pro: An Enhanced Benchmark Designed to Evaluate Language Understanding Models Across ...
素材来自:marktechpost.com

素材来自:youtube.com

850 x 729 · png
Performance on MMLU and BIG-Bench Hard when using chain-of-thought... | Download Scientific Diagram
素材来自:researchgate.net
3350 x 3019 · png
MMLU Benchmark | LangTest | John Snow Labs
素材来自:langtest.org

1776 x 1030 · png
Mistral-Large-Instruct-2407 Released: Multilingual AI with 128K Context, 80+ Coding Languages ...
素材来自:marktechpost.com
1600 x 1600 · jpeg
The first wave of AI innovation is over. Here’s what comes next - Fast Company
素材来自:fastcompany.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)