关注“
FightingCV
”公众号
回复“
AI
”即可获得超100G人工智能的
教程
能打得过GPT-4的开源模型出现了！
大模型竞技场最新战报：
1040亿参数开源模型
Command R+
攀升至第6位，与GPT-4-0314打成平手，超过了GPT-4-0613。
这也是第一个在大模型竞技场上击败GPT-4的开放权重模型。
大模型竞技场，可是大神Karpathy口中唯二信任的测试基准之一。
Command R+来自AI独角兽Cohere。这家大模型创业公司的联合创始人兼CEO，正是
Transformer最年轻作者
Aidan Gomez
（简称割麦子）。
这份战报一出，又掀起了一波大模型社区的热烈讨论。
大家伙儿兴奋的理由很简单：基础大模型卷了一整年，没想到在2024年格局还在不断地发展变化。
HuggingFace联合创始人
Thomas Wolf
就说：
最近大模型竞技场上的情况发生了巨大的变化：
Anthropic
的Claude 3 opus在闭源模型中独占鳌头。
Cohere的Command R+则成为了开源模型中的最强者。
没想到，2024年在开源和闭源两条路线上，人工智能团队的发展都如此之快。
另外，Cohere机器学习总监Nils Reimers还指出了值得关注的一点：
Command R+最大的特色是对内置RAG
（检索增强生成）
进行了全面优化，而在大模型竞技场中，RAG这样的外挂能力并未纳入测试。
RAG优化模型登上开源王座
在Cohere官方定位中，Command R+是一个“RAG优化模型”。
就是说，这个1040亿参数的大模型
主要针对检索增强生成技术进行了深度优化
，以减少幻觉的产生，更适配于
企业级工作负载
。
和此前推出的Command R一样，Command R+的上下文窗口长度是128k。
此外，Command R+还具备以下特点：
-
覆盖10+种语言，包括英语、中文、法语、德语等；
-
能使用工具完成复杂业务流程的自动化
从测试结果来看，在多语种、RAG和工具使用这三个维度上，Command R+都达到了GPT-4 turbo的水平。
但在输入成本方面，Command R+的价格仅为GPT-4 turbo的1/3。
输出成本方面，Command R+则是GPT-4 turbo的1/2。
正是这点引发了不少网友的关注：
不过，尽管在大模型竞技场这种人类主观评测上表现抢眼，还是有网友甩出了一些不同观点。
在HumanEval上，Command R+的代码能力就连GPT-3.5都没打过，在两组测试中分别排在32位和33位。
最新版GPT-4 turbo则没有悬念地拿下了第一。
另外，我们也在最近刚登上正经论文的弱智吧benchmark上简单测试了一下Command R+的中文能力。
你给打个分？
需要说明的是，Command R+的开源只面向学术研究，并不能免费商用。
One More Thing
最后的最后，还是多聊一嘴割麦子小哥。
Aidan Gomez，Transformer圆桌骑士中最年轻的一位，加入研究团队时只是个本科生——
不过，是在多伦多大学读大三时就加入了Hinton实验室的那种。
2018年，割麦子被牛津大学录取，开始像他的论文搭子们那样攻读CS博士学位。
但在2019年，随着Cohere的创立，他最终选择退学加入AI创业的浪潮。
Cohere主要是为企业提供大模型解决方案，目前估值达到了22亿美元。
参考链接：
[1]
https://twitter.com/lmsysorg/status/1777630133798772766
[2]
https://txt.cohere.com/command-r-plus-microsoft-azure/
往期回顾
基础知识
【CV知识点汇总与解析】|损失函数篇
【CV知识点汇总与解析】|激活函数篇
【CV知识点汇总与解析】| optimizer和学习率篇
【CV知识点汇总与解析】| 正则化篇
【CV知识点汇总与解析】| 参数初始化篇
【CV知识点汇总与解析】| 卷积和池化篇 （超多图警告）
【CV知识点汇总与解析】| 技术发展篇 (超详细！！！)
最新论文解析
NeurIPS2022 Spotlight | TANGO：一种基于光照分解实现逼真稳健的文本驱动3D风格化
ECCV2022 Oral | 微软提出UNICORN，统一文本生成与边框预测任务
NeurIPS 2022 | VideoMAE：南大&腾讯联合提出第一个视频版MAE框架，遮盖率达到90%
NeurIPS 2022 | 清华大学提出OrdinalCLIP，基于序数提示学习的语言引导有序回归
SlowFast Network：用于计算机视觉视频理解的双模CNN
