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2023年大语言模型综合评测报告(极客研究中心).pdf

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简介:
本报告由极客研究中心发布,全面评估了2023年各大语言模型的表现,涵盖准确率、效率及创新能力等关键指标。 《大语言模型综合评测报告》是极客研究中心2023年的研究成果,深入分析了当前主流的大语言模型性能。该研究详细考察了包括ChatGPT、Claude-instant、Sagegpt、天工3.5、文心一言、通义千问等在内的多个重要模型,并涵盖了国际知名的大语言模型如Moss-16B、ChatGLM-6B和vicuna-13B。评测依据四大维度:语言模型准确性、数据基础、算法与模型的能力以及安全隐私,进一步细分为语义理解、语法结构、知识问答、逻辑推理、代码能力等十二个子项。 报告采用科学严谨的研究方法,通过桌面研究及专家访谈等方式进行全面评估。2023年被视作大语言模型技术爆发的一年,各大科技公司纷纷推出自家的最新成果,推动了整个领域的创新与进步。在多项关键指标中,ChatGPT表现尤为突出;同时国内的大语言模型如天工3.5和文心一言也展示了独特的优势。 报告指出,随着参数规模、训练次数及数据集量级的增长,大语言模型的发展经历了从诞生到爆发的三个阶段,并且算法与模型的设计在这一过程中扮演了至关重要的角色。优秀的研发团队以及大规模GPU投入等因素同样对技术进步起到了推动作用。尤其是当模型达到一定参数数量时,其性能会显著提升并展现出更多新能力,在泛化和迁移学习方面表现出色。 报告强调,尽管数据资源及资金支持是基础条件之一,但算法与模型的独特性才是区分不同大语言模型的关键因素。对于具备实力的企业而言,这些挑战是可以克服的。 综上所述,《大语言模型综合评测报告》为业界提供了全面了解比较各类大语言模型性能的重要参考依据,并有助于促进未来的技术发展和创新应用,在诸如数学问题解答、知识图谱构建及AI助手等更多领域展现出其潜力。

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    本报告由极客研究中心发布,全面评估了2023年各大语言模型的表现,涵盖准确率、效率及创新能力等关键指标。 《大语言模型综合评测报告》是极客研究中心2023年的研究成果,深入分析了当前主流的大语言模型性能。该研究详细考察了包括ChatGPT、Claude-instant、Sagegpt、天工3.5、文心一言、通义千问等在内的多个重要模型,并涵盖了国际知名的大语言模型如Moss-16B、ChatGLM-6B和vicuna-13B。评测依据四大维度:语言模型准确性、数据基础、算法与模型的能力以及安全隐私,进一步细分为语义理解、语法结构、知识问答、逻辑推理、代码能力等十二个子项。 报告采用科学严谨的研究方法,通过桌面研究及专家访谈等方式进行全面评估。2023年被视作大语言模型技术爆发的一年,各大科技公司纷纷推出自家的最新成果,推动了整个领域的创新与进步。在多项关键指标中,ChatGPT表现尤为突出;同时国内的大语言模型如天工3.5和文心一言也展示了独特的优势。 报告指出,随着参数规模、训练次数及数据集量级的增长,大语言模型的发展经历了从诞生到爆发的三个阶段,并且算法与模型的设计在这一过程中扮演了至关重要的角色。优秀的研发团队以及大规模GPU投入等因素同样对技术进步起到了推动作用。尤其是当模型达到一定参数数量时,其性能会显著提升并展现出更多新能力,在泛化和迁移学习方面表现出色。 报告强调,尽管数据资源及资金支持是基础条件之一,但算法与模型的独特性才是区分不同大语言模型的关键因素。对于具备实力的企业而言,这些挑战是可以克服的。 综上所述,《大语言模型综合评测报告》为业界提供了全面了解比较各类大语言模型性能的重要参考依据,并有助于促进未来的技术发展和创新应用,在诸如数学问题解答、知识图谱构建及AI助手等更多领域展现出其潜力。
  • 2023.pdf
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    本报告全面评估了2023年度各类大型语言模型的表现,涵盖性能、效率及应用场景等多个维度,为业界提供详尽参考。 桌面研究通过分析行业公开的信息进行深入探讨,资料来源包括但不限于专业机构的学术论文、文章资料、论坛讨论、研究报告以及相关厂商的产品介绍和专家的公开演讲内容。 InfoQ研究中心为此次研究定向邀请了国内外的相关专家进行了访谈。 结合桌面研究与专家访谈的结果,我们总结并交流了一些重要观点,并通过报告的形式对外展示。
  • 2024清华学:SuperBench能力.pdf
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    该报告由清华大学发布,全面评估了2024年各类超大规模预训练模型在多项任务上的表现与综合能力,为研究者和开发者提供了详尽的参考数据。 《2024清华大学:SuperBench大模型综合能力评测报告》是一份全面评估当前主流大模型综合能力的研究报告。该报告深入分析了包括语义理解、代码编写、人类对齐能力、作为智能体的能力以及安全能力等多个维度,涵盖了Claude-3、GLM-4、文心一言4.0以及GPT-4系列等具有代表性的模型,并通过严谨的评测指标和测试数据为各模型在各项能力上的表现提供了客观评估结果。 ### 2024清华大学:SuperBench大模型综合能力评测报告 #### 一、报告概览 《2024清华大学:SuperBench大模型综合能力评测报告》是一份深度剖析当前主流大模型综合能力的研究报告。它不仅评估了各大模型的基本功能,还对其在多个维度上的表现进行了细致的分析,包括但不限于语义理解、代码编写能力、与人类意图对齐的能力、作为智能体解决实际问题的能力以及安全性等方面。 #### 二、评测范围和目的 该报告涵盖了Claude-3、GLM-4、文心一言4.0及GPT-4系列等代表性模型。这些模型在各自的领域内都具有较高的知名度和应用价值。评测的目的是为用户提供一个全面视角来了解各种模型的特点与优势,以便于技术选型和市场分析。 #### 三、评测维度 1. **语义理解**:测试模型能否正确理解和处理复杂的自然语言输入。 2. **代码编写能力**:评估模型生成高质量代码的能力及其逻辑推理水平。 3. **人类对齐能力**:检验模型是否能准确理解并执行用户需求和指令。 4. **作为智能体的能力**:探讨模型解决实际问题的综合能力。 5. **安全性能**:评测模型在安全性方面的表现,包括数据保护、隐私保障等。 #### 四、评测发展历程 1. **2018年-2021年**: 语言模型主要聚焦于自然语言处理的基础任务如分词、词性标注和句法分析。代表模型有BERT, GPT, T5等。 2. **2021年-2023年**: 这一时期,代码生成成为新的研究热点,这些模型在逻辑推理方面表现出更强的能力。代表性作品包括Codex, CodeLLaMa, CodeGeeX等。 3. **2023年至今**:随着大模型应用的广泛化,优化模型与人类指令对齐成为了关键点。InstructGPT和ChatGPT等在此领域取得显著进展。 4. **未来展望**: 模型作为智能中枢的能力进一步发展,能够处理更加复杂的任务。 #### 五、评测标准与原则 - **开放性**:评测过程需保持公开透明,数据集应有公开部分也有保密部分以平衡模型优化需求和防止作弊。 - **动态性**:评测数据集需要不断更新以反映最新技术和应用场景。 - **科学性**:评估方法必须严谨,并涵盖多维度的指标体系。 - **权威性**:评测结果需具备高度公信力,不受商业利益影响。 #### 六、SuperBench评测模型列表 | 模型名称 | 所属机构 | 调用方式 | 特点 | |----------|-----------|---------|------------------------------------------------------------| | GPT-4 Turbo | OpenAI | API | 最新版本的GPT-4,具备强大的语言生成能力。 | | Claude-3 | Anthropic | API | 强大的对话功能,能够进行高质量交互。 | | GLM-4 | 智谱华章 | API | 中文场景下的语义理解和生成任务专注模型。 | | 文心一言4.0 | 百度 | API | 百度高级语言模型,在处理中文文本方面表现出色。 | | Baichuan3 | 百川智能 | 网页版 | 提供网页访问,便于用户快速试用。 | | KimiChat | 月之暗面 | 网页版 | 强调对话功能的大模型。 | | Abab6 | 稀宇科技 | API | 注重代码生成和逻辑推理任务。 | | 通义千问2.1 | 阿里巴巴 | API | 多模态预训练模型,应用场景广泛。 | | 讯飞星火3.5 | 科大讯飞 | API | 在语音识别和合成方面表现出色。 | | 云雀大模型 | 字节跳动 | API | 内容生成与创作专注的模型。 |
  • 2023知识图谱与实践.pdf
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    本报告深入探讨了2023年知识图谱与大模型技术的融合趋势及应用实践,分析两者结合的优势,并提供行业案例和未来展望。 为推进知识图谱与大模型在企业级的落地应用,并分析其融合技术路径,《研究报告》从这两项技术面临的瓶颈出发,深入探讨了它们的主要特征、擅长场景及核心能力,同时对比了各自的优劣势。通过此研究,报告进一步讨论了二者融合的技术演化层面、互补性以及知识库建设的可能性和潜在收益。 《研究报告》还详细分析了知识图谱与大模型融合的技术路径及其关键技术,并建立了评测体系以评估实际系统性能。结果显示,融合后的系统在处理速度、准确性及功能多样性方面均有显著提升。此外,《报告》通过梳理11个领域内的实践案例,总结出技术挑战和发展前景。 《研究报告》强调了知识图谱与大模型作为信息技术关键组成部分的重要性,并指出它们的结合预示着企业智能化进程的新阶段。尽管在撰写时因技术快速发展及作者学识限制可能存在不足之处,《报告》依然提供了丰富的案例分析和深入的技术探讨,对业界具有很高的实用价值。 总的来说,《研究报告》为理解知识图谱与大模型融合现状及其未来趋势提供了一个全面视角,并为企业和研究者在实际应用和技术发展中提供了重要参考。
  • 【SuperCLUE团队】2023基准
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    《SuperCLUE团队》发布的《2023年中文大模型基准评测年度报告》,全面评估了当年中文大规模语言模型的发展状况,提供了详尽的数据分析和趋势预测。 自2022年11月30日ChatGPT发布以来,AI大模型在全球范围内掀起了一场前所未有的人工智能热潮。在国内的学术界和产业界也取得了一系列实质性的突破,大致可以分为三个阶段:准备期(即ChatGPT发布后国内产学研迅速形成共识)、成长期(此时国内大模型的数量与质量开始逐步提升)以及爆发期(各行各业涌现出了众多开源或闭源的大模型,形成了激烈的竞争态势)。
  • 清华学发布的
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    清华大学近期发布了关于大语言模型的综合性评估公告,旨在全面测试和评价当前各类语言模型的技术性能与应用潜力。 清华大学发布了关于大语言模型的综合评测公告,该报告对多个主流的大语言模型进行了全面评估。这些被选中的模型包括GPT-4、ChatGPT 3.5、文心一言、通义千问、讯飞星火、Claude和天工等七个,在生成质量、使用与性能以及安全与合规这三个主要维度上,对它们的上下文理解能力、中文语义理解水平、误导信息识别准确性及逻辑推理等多个方面进行了细致考察。 报告采用严谨的方法来评估这些模型,并为选择和应用大语言模型的企业和个人提供了参考依据。通过这项评测可以推动整个领域的发展和技术的进步。 **一、生成质量** 此部分主要检验各模型能否准确理解和处理上下文,产出相关性强且内容完整的信息。这需要强大的语义理解能力和逻辑推理能力来确保输出的内容与输入信息高度匹配。 **二、使用性能** 包括了响应速度和任务执行效率的评估,并考察其在特定知识领域的表现力及解决问题的能力等多方面因素,例如编程代码生成、创意写作支持以及舆情分析等方面的应用情况及其局限性。 **三、安全合规** 重点在于确保模型内容的安全性和隐私保护措施的有效实施。要求能够识别并防止产生误导信息和侵犯用户个人数据的行为,并且严格遵守相关法律法规的规定。 清华大学此次选取了上述七个大语言模型进行全面评测,涵盖了三大维度下的二十项具体评估标准。通过客观公正的评分体系来量化各项指标的表现情况(例如“上下文理解”采用五分制进行打分),以帮助企业和最终用户更好地理解和选择适合自身需求的产品或服务。 当前市场上各大科技公司纷纷推出了自家的大语言模型产品,如Google、百度、阿里云等均有所布局。这些产品的不断迭代更新促进了技术创新和应用领域的拓展,而综合性能评估正是推动这一进程的重要环节之一。它不仅有助于发现现有技术存在的不足之处,还为未来改进方向提供了宝贵的参考依据。 通过对不同任务场景下模型表现差异的识别分析,可以优化用户体验并及时应对可能遇到的风险挑战(如偏见问题、内容安全等)。同时也能揭示市场需求变化和竞争态势,从而指导未来的研发策略和发展规划。因此可以说,大语言模型综合性能评估是一项至关重要的工作,在促进人工智能技术持续进步方面扮演着不可或缺的角色。随着评测体系的不断完善和技术发展的持续推进,我们期待看到更多创新成果涌现,并为人类社会带来更多积极影响和价值贡献。
  • 20242月更新版-2024能力.pdf
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    本报告为2024年2月最新版本,全面评测了当前各大语言模型的能力与表现,涵盖技术细节、应用场景及发展趋势,旨在提供权威参考。 2024年的大语言模型能力测评报告详细描述了自2017年以来全球大语言模型市场的发展历程,从诞生阶段、探索阶段到爆发阶段,以及主要发展动态和技术创新。报告显示,2017-2018年为大模型的诞生期,以Transformer为代表的神经网络架构开始崭露头角;2019-2021年是探索期,基于人类反馈的强化学习、代码预训练和指令微调等技术逐渐兴起;从2022年至2023年,大语言模型进入爆发阶段,在大数据、强大计算能力和先进算法的支持下,多模态神经网络架构得以实现并提升了技术水平。报告还列举了不同时间段内主要科技公司推出的重要语言模型,包括ERNIE、ChatGPT、BERT和GPT系列等。 报告深入分析了2023年中央及地方政府出台的政策措施,这些政策旨在鼓励和支持AI大模型产业的发展,并强化行业的安全性和创新能力。例如,《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确了人工智能“提供者”的法定责任;上海市和北京市的相关措施则分别促进了大模型创新与应用发展,并建立了世界级的人工智能产业集群。 2023年下半年,中国市场上的“百模大战”成为报告关注的焦点,在此期间多家科技公司发布了各自的开源大语言模型。例如:360公司的智脑4.0、阿里云的Qwen-7B和百度的Baichuan-7B等,这些新模型在性能与应用场景上均有突破。 此外,报告还提及了一些具体的行业应用案例及未来发展趋势,如人工智能在人形机器人领域的应用以及利用大数据和AI基础设施建设来满足大语言模型的应用需求。同时,《“数据要素x”三年行动计划(2024—2026年)》的征求意见稿也被提出以进一步支持大语言模型开发与应用。 通过汇总分析这些关键信息,报告为当前大语言模型技术的发展态势提供了全面视角,并强调在未来几年内随着政策引导和科技创新推动下,大语言模型将在多个领域发挥重要作用。
  • 2023全球碳.pdf
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    本报告深入分析了2023年全球碳排放趋势与减排措施,探讨主要经济体的碳中和路径及面临的挑战,并提出可行建议。 2023全球碳中和研究报告分析了当前全球在实现碳中和目标方面所面临的挑战与机遇,并提出了相应的策略建议。报告涵盖了不同国家和地区在减排技术、政策制定以及国际合作等方面的最新进展,旨在为政府机构、企业和社会各界提供参考依据,共同推动可持续发展目标的实现。
  • 新华社院:2023人工智能体验3.0.pdf
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    这份报告由新华社研究院发布,全面评估了2023年国内外人工智能大模型的发展状况与用户体验,深入分析技术趋势和应用前景。 当前科技领域中的人工智能大模型发展已成为推动技术进步的关键力量。新华社研究院发布的《2023人工智能大模型体验报告3.0》详细分析了市场上主流大模型产品的发展现状、竞争格局以及技术进展情况。报告显示,在激烈的市场竞争和技术不断更新的背景下,这些产品的迭代速度极快。 以ChatGPT系列为例,其在1.0版本中就已展现出领先地位,特别是最新发布的ChatGPT4表现最佳,紧随其后的是ChatGPT3.5。此外,国内厂商百度文心一言也在整体市场中占据重要位置。从1.0到3.0的测评过程中,新的竞争者如澜舟科技孟子和字节跳动豆包也开始崭露头角。 报告还揭示了大模型产品在迭代过程中的诸多挑战。尽管性能不断提升,但这些模型也面临着不稳定性的问题,例如GPT4在初期上线时回答质量下降及一致性问题等。技术虽迅速发展,但是“幻觉”现象和推理错误依然存在局限性。此外,安全问题成为重要关注点,在训练、线上服务以及测试环节中需要加强合规能力。 随着市场需求的变化,大模型的应用场景也在不断扩展,从最初的对话工具逐步深入到内容创作及行业应用领域。为了更好地评估这些产品的性能,评测体系经历了多次升级。报告强调了获取客观和真实的产品结果的重要性,并通过测评向用户反馈实际体验以推动产品进步。 新的评测体系将采取多维度全面考察的方式,涵盖数据准确性、模型稳定性和算法效率等方面进行全面评估,既注重客观数据的精准性又兼顾用户体验的真实性。这一策略旨在立体展现模型性能,避免单一指标偏颇,并强调以用户为中心的原则来确保产品的优质体验得以真实体现。 人工智能大模型的发展已成为业界关注焦点。技术飞速进步、市场竞争加剧及新厂商不断涌入推动了整个行业的快速发展。然而,在此过程中仍需面对稳定性、安全性和适应性等挑战。完善评测体系是促进产品持续改进的重要因素之一。未来的市场竞争将更加激烈,能够迅速适应市场变化并引领技术变革的公司将拥有更大的发展空间。