期待整个生态系统的建设能量激增！

Papri000

有了如此强大的后盾，我们可以释放出更多的研究潜能。 研究科学家 也表达的同样的看法，非常期待一款开源-级别的模型—— ，未来的可能性无穷无尽！ 昨天刚刚发布的 刷新之后，没想到，却被 碾压了。 开源模型的，当属于 。 吴恩达的生日，却收到一份别致的「礼物」。 在博客中预告了，接下来几个月，将发布多个新功能的模型，包括多语言对话、更长上下文，以及整体能力提升。 一旦 完成训练，技术报告


将直接发布。 二、重回开源模型「铁王座」 在性能上，和显著优于 ，取得了。 预训练模 立陶宛电话号码数据 型和指令微调模型在和的参数规模上取得了如此先进的性能，都是得益于预训练和训练后的优化改进。 而的研究团队，还对训练后优化过程进行了改进，这就大大降低了错误拒绝执行任务的比率，提高了模型输出与人类意图的一致性，还让模型响应的多样性也增加了。 同时，模型的逻辑推理、代码生成和指令遵循等能力也都大幅提升，让 成为了一个可控





性更强的模型。 与近乎同等规模预训练的开源模型相比， 完全打败了，以及。不过推理能力，比-弱一些。 与闭源  ，以及开源 相比， -在多项基准测试中拔得头筹。 再来看看， 两个参数版本与 -、、的预训练模型对比。 毋庸置疑， 肯定是要超越 ，甚至碾压了 。  要比 ，尤其在推理（、-）、基准上上，实现了巨大提升。 指令微调版本比较， 同样超越了开源的 ，以及  。 版本的 在推理（）、数学（-）、甚至代码（）基准上，比  和 更加亮眼。 再来看看与自家 指令微调不同参数版本的性能对比。