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標題: 更长的上下文窗口以及更强大的整体能力 [打印本頁]

作者: Papri000 時間: 2024-5-13 16:51
標題: 更长的上下文窗口以及更强大的整体能力
通过和从偏好排序中学习，也大大提高了在推理和编码任务上的性能。团队发现，当你问模型一个它难以回答的推理问题时，模型会产生正确的推理轨迹：知道如何得出正确答案，但不知道如何选择它。通过在偏好排序上进行训练，模型就能学会如何去选择正确答案。哪里可以用到：根据官方介绍，将很快在所有主要平台上可用，包括云服务商、提供商等。从、、、、到、、、 —— 将无处不在。它也得到了、、、、和提供的硬件平台支持。对于普通用户来说，最方便直接感受的方式就是通过。除了在、、、等应用与聊天助手对话外，今天还推出了网页版:///。即开即

用，可以输入文本提问来生成图片和简单代码，支持实时搜索，其它功能还不是很完善。如果想存储历希腊手机号码清单史记录则需登录账号。三、真正的“-级”开源模型就在眼前而透露，和只是系列的开始，更多令人期待的东西即将到来。一个超过参数的最大模型正在训练中，开发团队对此感到兴奋。未来几个月，将发布多个新功能，包括多模态、多语言对话能力、。一旦完成所有的训练，他们也会发表一篇详细的研究论文供社区参考。和，加上一个证实了正在训练的大模型，无疑向开源社区注入一支超强兴奋剂。而不久后即将发布的 +会有多厉害？大神卡帕西给予了很

高评价：“ 是一个看起来非常强大的模型。坚持基本原则，在可靠的系统和数据工作上花费大量高质量时间，探索长期训练模型的极限。我也对模型非常兴奋，它可能是第一个 - 级别的开源模型。我想很多人会要求更长的上下文长度。” 同时他也提出了个人请求，希望能有比更小参数，理想规模在到左右的模型，用于教育工作、(单元)测试、嵌入式应用等。英伟达高级研究经理认为，它将标志着社区获得对「-级别模型」开放权重访问的分水岭时刻，这将改变许多研究工作和草根创业公司的计算方法。

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