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MMLU-pro等基准测试集。据报道,排名前两位的是Qwen/Qwen2-72B-Instruct和meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct。虽然Meta推出了Llama-3 70B-Instruct模型,在排行榜中领先于其他竞争者,但Qwen2-72B-Instruct依然表现出了强劲的实力。此外,微软的Phi-3 model 排名第三,而AI公司的还有呢?

重新运行MMLU-pro 等标准评估目前主流的大语言模型,并在其要点介绍中称Qwen2-72B 为“王者”,并表示中国的诸多开源模型在榜单上有一席之位。他表示,为了提供全新的开源大模型排行榜,使用了300 块H100 对目前全球100 多个主流开源大模型,例如,Qwen2、Llama-3、mixtral说完了。

zhong xin yun xing M M L U - p r o deng biao zhun ping gu mu qian zhu liu de da yu yan mo xing , bing zai qi yao dian jie shao zhong cheng Q w e n 2 - 7 2 B wei “ wang zhe ” , bing biao shi zhong guo de zhu duo kai yuan mo xing zai bang dan shang you yi xi zhi wei 。 ta biao shi , wei le ti gong quan xin de kai yuan da mo xing pai xing bang , shi yong le 3 0 0 kuai H 1 0 0 dui mu qian quan qiu 1 0 0 duo ge zhu liu kai yuan da mo xing , li ru , Q w e n 2 、 L l a m a - 3 、 m i x t r a l shuo wan le 。

近日,谷歌宣布发布新一代大模型Gemini,再次引发市场对人工智能产业的持续关注。Gemini模型作为谷歌以及全球范围内最先发布的多模态模型,在性能上是第一个在MMLU上超越人类专家的模型。模型根据体量大小分为Gemini Ultra、Gemini Pro、以及Gemini Nano三个版本,支持在云说完了。

中信证券研报指出,近日,谷歌宣布发布新一代大模型Gemini,再次引发市场对人工智能产业的持续关注。Gemini模型作为谷歌以及全球范围内最先发布的多模态模型,在性能上是第一个在MMLU上超越人类专家的模型。模型根据体量大小分为Gemini Ultra、Gemini Pro、以及Gemini Nano后面会介绍。

近日,豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布。以超低价格掀起大模型降价潮的同时,豆包的模型能力也引发行业关注。在火山引擎的一份产品资料中,豆包模型团队公布了一期内部测试结果:在MMLU、BBH、GSM8K、HumanEval等11个业界主流的公开评测集上,Doubao-pro-4k 的好了吧!

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豆包模型团队公布了一期内部测试结果:在MMLU、BBH、GSM8K、HumanEval等11个业界主流的公开评测集上,Doubao-pro-4k 的总分为76.8分,相比上一代模型云雀Skylark2 的64.5分提升了19%,也优于同期测试的其他国产模型。此次评测在今年5月完成,主要包括豆包通用模型-pro、..

Llama 3 8B在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K等多项基准上超过谷歌Gemma 7B和Mistral 7B Instruct。▲Llama 3与Gemma、Mistral、Gemini、Claude 3的模型性能对比表Llama 3 70B也在MMLU、HumanEval、GSM-8K等基准上超越了闭源的谷歌Gemini Pro 1.5、Claude 3 So等会说。

8B模型在MMLU、GPQA、HumanEval等多项基准上均胜过Gemma 7B和Mistral 7B Instruct。而70B模型则超越了闭源的当红炸子鸡Claude 3 Sonnet,和谷歌的Gemini Pro 1.5打得有来有回。Huggingface链接一出,开源社区再次沸腾。眼尖的盲生们还第一时间发现了华点:Meta更藏了一手说完了。

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首次在MMLU测评上超过人类专家,在32个多模态基准中取得30个SOTA,可同时识别理解文本、图像、音频、视频和代码五种信息,几乎全方位超越GPT-4。Gemini有三个版本:适用于高度复杂任务的Gemini Ultra、适用于各种任务的最佳模型Gemini Pro,以及适用于端侧设备的Gemini Na还有呢?

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Gemini首次在MMLU(大规模多任务语言理解)测评上超过人类专家,在32个多模态基准中取得30个SOTA(当前最优效果),几乎全方位超越GPT-4。本次发布包含三个版本:适用于高度复杂任务的Gemini Ultra、适用于各种任务的最佳模型Gemini Pro以及适用于端侧设备的Gemini Nano。其中神经网络。

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