Claude Artifacts的复制?OpenAI发布ChatGPT协作新组件:Canvas,让你与ChatGPT共同处理写作与编程问题!
在写作和编程中,使用 ChatGPT 帮助用户处理各种复杂任务已变得越来越普遍。然而,这个过程中仍然存在一些挑战,比如上下文追踪不够连贯、实时反馈不足,以及在编程时难以精确地处理错误或优化代码。为此,OpenAI发布了一个新的特新:Canvas,它是为了解决上述问题而设计的一个全新工具,集成了写作、编程和实时协作的功能。
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在写作和编程中,使用 ChatGPT 帮助用户处理各种复杂任务已变得越来越普遍。然而,这个过程中仍然存在一些挑战,比如上下文追踪不够连贯、实时反馈不足,以及在编程时难以精确地处理错误或优化代码。为此,OpenAI发布了一个新的特新:Canvas,它是为了解决上述问题而设计的一个全新工具,集成了写作、编程和实时协作的功能。
2024年10月22日,Anthropic发布了两个新模型:升级版的Claude 3.5 Sonnet和全新的Claude 3.5 Haiku。升级版的Claude 3.5 Sonnet在保持原有价格和速度的基础上,实现了全面性能提升,尤其在编码领域取得了显著进步。新推出的Claude 3.5 Haiku则以与Claude 3 Haiku相同的成本和类似的速度,在多个评测中达到了与Claude 3 Opus相当的性能水平。
OpenAI的o1模型是当前最强大的具有超强推理能力的大语言模型。但是,o1模型本身的能力如何,o1版本和o1-mini版本模型的差异在哪等似乎都很不清晰。为此,OpenAI在Twitter上举办了一次AMA(Ask me anything)活动,解答了很多大家关心的问题。在这篇博客中,我们根据这个讨论结果总结了一下其中比较重要的信息供大家参考。
在人工智能领域,Mistral与NVIDIA的合作带来了一个引人注目的新型大模型——Mistral NeMo。这个拥有120亿参数的模型不仅性能卓越,还为AI的普及和应用创新铺平了道路。MistralAI官方博客介绍说该模型是此前开源的Mistral 7B模型的继承者,因此未来可能7B不会再继续演进了!
大语言模型是通过收集少量专门数据对模型的部分权重进行更新后得到一个比通用模型更加专业的模型。但是,当前大家讨论较多的都是语言模型的微调,对于嵌入模型(或者向量大模型)的微调讨论较少。Modal团队的工作人员发布了一个博客,详细介绍了向量大模型的微调工作,本文将其翻译之后提供给大家(原文:https://modal.com/blog/fine-tuning-embeddings )。
尽管各家大模型技术进展神速,但是在复杂任务的推理上,大模型目前依然较弱。在去年底,各方消息透露,OpenAI内部有一个称为Q\*的项目取得了重大的突破,可以大幅提高大模型的推理能力。但是,几个月过去了,这个当时吸引了大量讨论的项目没有任何信息。直到昨天,Reuters披露了Q\*项目的进展,这个项目已经变为Strawberry!并且距离发布时间更近了!
Claude系列模型是Anthropic发布的大模型,一直被认为是最接近GPT-4系列的大模型。2024年3月份,Anthropic发布了Claude3系列,从各方的使用情况看,都接近甚至超过了GPT-4。时隔三个月,Anthropic再次发布全新3.5版本的Claude3.5系列。本次首先发布的是Claude3.5-Sonnet版本。已经支持免费使用。
Llama3是MetaAI开源的最新一代大语言模型。一发布就引起了全球AI大模型领域的广泛关注。这是MetaAI开源的第三代大语言模型,也是当前最强的开源模型。但相比较第一代和第二代的Llama模型,Llama3的升级之处有哪些?本文以图表的方式总结Llama3的升级之处。
大语言模型开源领域最重要的一个模型就是MetaAI开源的Llama系列。当前,很多著名开源模型都是基于Llama系列进行预训练得到。就在刚才,MetaAI开源了第三代Llama3系列。官方透露的信息非常多,Llama3系列是目前为止最强的开源大语言模型,未来还有4000亿参数版本,支持多模态、超长上下文、多国语言!
Llama系列是MetaAI开源的大语言模型,是全球开源大模型中最重要的力量之一。第一代的Llama系列模型不允许商用,第二代模型则放松了范围,允许商用。而Llama系列模型因为优秀的品质,也是许多开源模型的基座。而今天Llama3即将发布。
今天,MistralAI官方正式官宣了这个模型,并在HuggingFace上上架了两个不同的版本,一个是预训练基础模型Mixtral 8x22B,另一个则是指令优化的版本Mixtral-8x22B-Instruct。同时官网发布了博客介绍这个全新的大模型,并披露了更加详细的结果。
开源大模型是促进大模型技术发展最重要的技术力量之一。此次,微软以Apache 2.0开源协议开源了一个在ChatArena匿名投票评测上打败GPT-4早期版本的模型,即WizardLM-2。这是一系列模型,其中最大的版本是基于Mixtral-8×22B开源模型进行后训练得到的模型。MT-Bench得分8.96,超过了GPT-4-0314。
OpenAI的GPT-4一直是全球最强的大语言模型。但是在最近的一系列新模型对比中,已经有一些模型在某些领域被认为已经接近或者超过GPT-4了。而在前几天,OpenAI更新了一个新版本的GPT-4,是GPT-4-Turbo-2024-04-09,官方说该版本的GPT在推理和数学能力上有明显提升,而实测结果也很不错。在基准测试评测中,最高有19%的提升幅度!在GPT-4这样强的模型上有这样的提升幅度,十分不错!
Gemini是谷歌发布的一系列大语言模型。最早是2023年12月发布1.0版本,在2023年2月中旬,劈柴哥亲自宣布Gemini Pro升级到1.5版本。Gemini 1.5 Pro是一个全新的MoE模型(Mixture of Experts,混合专家),在各项评测结果中都接近Gemini Ultra 1.0的水平。而在今天,Gemini Pro 1.5再次迎来重大更新,包括音频理解、无限制文件阅读以及更好地指令遵从性等。本文将介绍这次更新,并做一些简单的实际测试。
Mixtral-8×7B-MoE是由MistralAI开源的一个MoE架构大语言模型,因为它良好的开源协议和非常好的性能获得了广泛的关注。就在刚才,Mixtral-8×7B-MoE的继任者出现,MistralAI开源了全新的Mixtral-8×22B-MoE大模型。
Gemma系列是谷歌开源的与Gemini同源的小规模参数版本的大语言模型,此前只有70亿参数和20亿参数的Gemma大语言模型。而现在,Google又开源了2个系列的新的大模型:一个是编程大模型CodeGemma系列,一个是基于RNN架构新型大模型RecurrentGemma。
开源大语言模型经过一年多的发展,终于有一个模型可以在权威榜单上击败GPT-4的较早的版本,这就是CohereAI企业开源的Command R+。这是一个开源但是不允许商用的模型,参数规模达到1040亿,也是目前为止开源参数规模最大的一个模型。
混合专家架构大模型是当前最火热的一个大模型技术发展方向。三月底,业界开源了多个混合专家大模型,包括DBRX、Qwen1.5-MoE-A2.7B等。而在四月初,又一家国产大模型企业开源了一个全新的MoE架构的模型,即深圳元象科技XVERSE开源的XVERSE-MoE-A4.2B。该模型参数256亿,推理时仅激活42亿参数,效果与当前主流的130亿参数的规模差不多。
为了更好地评估大语言模型的工具使用能力,微软的研究人员提出了ToolTalk Benchmark基准测试工具,可以帮助我们更加简单地理解大语言模型在工具使用方面的水准。ToolTalk旨在评估大型语言模型(LLMs)在对话环境中使用工具的能力。这些工具可以是搜索引擎、计算器或Web API等,它们能够帮助LLMs访问私有或最新的信息,并代表用户执行操作。
Grok系列是马斯克旗下的人工智能企业xAI发布的大语言模型,在推特上给大家使用。第一个版本,Grok-1前端时间 开源,效果一般。就在刚才,xAI宣布他们开始内测Grok-1.5,即将全面商用!
基于混合专家技术的大语言模型是当前大语言模型的一个重要方向。去年MistralAI开源了全球最有影响力的Mixtal-8×7B-MoE模型,吸引了很多关注。在2024年3月27日的今天,Databricks宣布开源一个全新的1320亿参数的混合专家大语言模型DBRX。
Mistral-7B是由MistralAI开源的一个73亿参数规模的大语言模型,最早在2023年9月底开源。因为其良好的性能和友好的开源协议被很多人使用。今天,这个模型升级到来v0.2版本Mistral-7B-v0.2。基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的模型 Mistral-7B-Instruct-v0.2在2023年11月11日公布,而这个基座模型则是在2023年3月24日开源。
在去年末的OpenAI宫斗风波中,伴随着Sam下台和重新掌权过程中有一个非常重要但不被大家了解的算法Q*。国外的路透社曾经提到OpenAI内部一个称为Q*(Q Star)项目取得了非常重大的突破,使得部分人认为AGI很接近,进而引发了一系列事件。但是,Q*到底是什么?是否存在一直被很多人猜测。而最近,一个神秘的帖子继续爆料了Q*的信息。
此前,马斯克在推特上宣布要开源旗下大模型公司开发的Grok-1大语言模型。一周后的现在,这个模型Grok-1正式宣布以Apache2.0开源协议开源,本文将针对Grok-1的技术部分进行介绍。