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2023-10-30_正面硬刚OpenAI,智谱AI 国内第三代全自研基座大模型发布!

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正面硬刚OpenAI,智谱AI 国内第三代全自研基座大模型发布! 来源:智谱AI 本文为1518字,建议阅读4分钟 本文介绍了智谱AI推出全自研的第三代基座大模型ChatGLM3及相关系列产品。 2023年10月27日,智谱AI于2023中国计算机大会(CNCC)上,推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3及相关系列产品。 汇总如下。 全新技术升级 1. 更强大的性能: 今年以来,这是我们第三次对ChatGLM基座模型进行了深度优化。我们采用了独创的多阶段增强预训练方法,更丰富的训练数据和更优的训练方案,使训练更为充分。 评测显示,与ChatGLM二代模型相比,在44个中英文公开数据集测试中,ChatGLM3在国内同尺寸模型中排名首位。其中,MMLU提升36%、CEval提升33%、GSM8K提升179% 、BBH提升126%。 2. 瞄向GPT-4V的技术升级: 瞄向GPT-4V,ChatGLM3本次实现了若干全新功能的迭代升级,包括: 多模态理解能力的CogVLM,看图识语义,在10余个国际标准图文评测数据集上取得SOTA; 代码增强模块Code Interpreter根据用户需求生成代码并执行,自动完成数据分析、文件处理等复杂任务; 网络搜索增强WebGLM,接入搜索增强,能自动根据问题在互联网上查找相关资料并在回答时提供参考相关文献或文章链接。 ChatGLM3的语义能力与逻辑能力大大增强。 3. 全新的Agent智能体能力: ChatGLM3本次集成了自研的AgentTuning技术,激活了模型智能体能力,尤其在智能规划和执行方面,相比于ChatGLM二代提升1000%;开启国产大模型原生支持工具调用、代码执行、游戏、数据库操作、知识图谱搜索与推理、操作系统等复杂场景。 4. Edge端侧模型: ChatGLM3本次推出可手机部署的端测模型ChatGLM3-1.5B和ChatGLM3-3B,支持包括Vivo、小米、三星在内的多种手机以及车载平台,甚至支持移动平台上CPU芯片的推理,速度可达20 tokens/s。精度方面ChatGLM3-1.5B和ChatGLM3-3B在公开Benchmark上与ChatGLM2-6B模型性能接近。 5. 更高效推理/降本增效: 基于最新的高效动态推理和显存优化技术,我们当前的推理框架在相同硬件、模型条件下,相较于目前最佳的开源实现,包括伯克利大学推出的vLLM以及Hugging Face TGI的最新版本,推理速度提升了2-3倍,推理成本降低一倍,每千tokens仅0.5分,成本最低。 新一代「智谱清言」上线 在全新升级的ChatGLM3赋能下,生成式AI助手智谱清言已成为国内首个具备代码交互能力的大模型产品(Code Interpreter)。 传送门:https://chatglm.cn/main/code 在这一能力的加持下,ChatGLM3可支持图像处理、数学计算、数据分析等使用场景。以下分别为: 处理数据生成图表 画图: 上传SQL代码分析: 随着WebGLM大模型能力的加入,智谱清言现具有搜索增强能力。智谱清言可以帮助用户整理出相关问题的网上文献或文章链接,并整理出答案。 CogVLM模型则提高了智谱清言的中文图文理解能力,取得了接近GPT-4V的图片理解能力。它可以回答各种类型的视觉问题,并且可以完成复杂的目标检测,并打上标签,完成自动数据标注。 我们一直在不断创新的路上。自2022年初,GLM系列模型已支持在昇腾、神威超算、海光DCU架构上进行大规模预训练和推理,当前已支持10余种国产硬件生态,包括昇腾、神威超算、海光DCU、海飞科、沐曦曦云、算能科技、天数智芯、寒武纪、摩尔线程、百度昆仑芯、灵汐科技、长城超云等。通过与国产芯片企业的联合创新,性能不断优化,期待有一天国产原生大模型与国产芯片能够在国际舞台上闪光。 推荐阅读 西电IEEE Fellow团队出品!最新《Transformer视觉表征学习全面综述》润了!大龄码农从北京到荷兰的躺平生活(文末有福利哟!)如何做好科研?这份《科研阅读、写作与报告》PPT,手把手教你做科研奖金675万!3位科学家,斩获“中国诺贝尔奖”!又一名视觉大牛从大厂离开!阿里达摩院 XR 实验室负责人谭平离职 最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述,包括50种注意力机制和方法!【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结,84页ppt开放下载!2021李宏毅老师最新40节机器学习课程!附课件+视频资料 欢迎大家加入DLer-计算机视觉技术交流群! 大家好,群里会第一时间发布计算机视觉方向的前沿论文解读和交流分享,主要方向有:图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注:研究方向+学校/公司+昵称(如图像分类+上交+小明) ??长按识别,邀请您进群!

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