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AI大模型专题报告:大语言模型(2024)
大语言模型的核心在于其扩展了模型参数规模、数据数量以及算力资源,从而实现了模型性能的显著提升。这些模型大多基于Transformer模型设计,由多层的多头自注意力模块堆叠而成,包括编码器和解码器两个部分。与早期的预训练语言模型相比,大语言模型使用了更长的向量维度、更深的层数,并主要使用解码器架构。
AI大模型综合能力评测报告SuperBench版要点如下:语义理解:领先模型:Claude3以77分位居第一,GLM4和文心一言0紧随其后。表现亮点:Claude3在知识常识和科学领域表现尤为突出。数学能力:并列第一:Claude3和文心一言0在数学能力上并列领先。
趋势概述:大型语言模型(LLM)的推理能力实现跃迁,推动了“智力即服务”的新模式,使得AI能够像服务一样被按需调用。实例分析:OpenAI训练的GPT-4所需的算力巨大,展示了LLM在推理能力上的显著提升,为IQaaS模式提供了有力支撑。
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