本文目錄一覽:
1、在最近的一次測試中,我們發現了一個看似簡單卻讓眾多大模型陷入困境的問題:“11和9哪個數字更大?”令人驚訝的是,即使是如GPT-4o這樣的知名模型,也給出了錯誤的答案,認為11更大。谷歌的Gemini Advanced付費版同樣表現不佳,未能正確識別這個問題的直觀性。
2、揭示模型幻覺現象及其產生的原因,探討業內采用的解決方案,以提高模型的準確性和可靠性。Tokenizer實現 講解大模型Tokenizer的實現方法與原理,特別是字節對編碼(BPE)算法在構建詞表中的作用。ChatGLM3詞表實現 探討ChatGLM3中詞表實現的創新方法,包括動態合并字節對、優化詞表分割以提高模型性能。
3、大模型是指模型具有龐大的參數規模和復雜程度的機器學習模型。在深度學習領域,大模型通常是指具有數百萬到數十億參數的神經網絡模型。這些模型需要大量的計算資源和存儲空間來訓練和存儲,并且往往需要進行分布式計算和特殊的硬件加速技術。
4、但也有網友提出了另一種可能性:如果是軟件版本號,那么11版本確實比9版本更大(更新)。因為AI都是軟件工程師開發的,可能在處理這種類比問題時,能夠給出正確的答案。國產大模型的表現如何呢?經過簡單測試,翻車率也較高。
5、