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随着各种AI模型的快速发展,选择合适的模型成为了研究和开发的一大挑战。最近一段时间,国产模型不断涌现,让人应接不暇。尽管开源的繁荣提供了更多的选择,实际上也造成了选型的困难,尽管业界提供了很多评测基准,但是,**很多模型在公布的评测结果中对比的模型基准和选择的测试基准都很少,甚至只选择对自己有利的结果**。为了更加方便大家对比相关的结果,DataLearner上线了大模型评测综合排行对比表,给大家提供一个更加清晰的对比结果。我们主要关注的是国内开源大模型和一些全球主流模型的对比结果。
阿里巴巴的第二代通义千问可能即将发布:Qwen2相关信息已经提交HuggingFace官方的transformers库
MMLU Pro大模型评测基准介绍:MMLU的进化版本,可以更好区分大模型普遍知识和推理能力的通用评测标准
tokens危机到来该怎么办?新加坡国立大学最新研究:为什么当前的大语言模型的训练都只有1次epoch?多次epochs的大模型训练是否有必要?
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