本文以GLM-4 发布功能作为基准对比ChatGPT4,Claude-2测试。 输入测试用例是GLM-4提供,用专业性打败专业性才有趣! 以多模态理解,代码解释器,工具调用,逻辑推理方向测试。 逻辑推理 GLM-4 ChatGPT Claude-2 小结 ** 逻辑推理能力GLM-4、ChatGPT、Claude-2不分伯仲!** 工具调用 GLM-4 ChatGPT 小结 不相伯仲!
非常有意思的名字,他们提出了一套名叫 ReNeLLM 的自动化框架,让 ChatGPT、GPT-4、Claude-2、Llama2 等主流大模型集体失守。 一.研究背景与意义随着 ChatGPT、GPT-4、Claude-2、Llama2-chat 等安全对齐(Safety-Alignment)大模型的规模化部署,其抵御恶意指令的能力成为产业落地的关键瓶颈
以下是使用Anthropic的claude-2模型的示例:import osimport promptulate as pneos.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "你的API 密钥"response = pne.chat(messages=messages, model="claude-2")print(response)输出格式化在构建复杂的Agent项目时,输出格式化是提高系统稳健性的必要措施
与此同时,通过逻辑推理、代码解释、工具调用、AI写诗、文件上传提炼大纲等一系列示例测试,我们可以直观感受到Baichuan 3与其他大模型如文心一言(4.0)、GLM 4.0、GPT-4和Claude- 接下来,我们将通过实测对比,一探文心一言(4.0)、GLM 4.0、GPT-4、Baichuan 3以及Claude-2这五大模型的能力差异。
42.98 72.73 38.52 72.22 ️ 讯飞星火(v1.5) 63.32 78.26 45.9 59.84 55.88 73.48 54.92 54.7 60 76.86 71.54 - Claude
如果把商业闭源模型算进来,Abel也仅次于GPT-4、Claude-2和PaLM-2-Flan这些最著名的模型。 甚至ChatGPT也不是Abel的对手。
由于这些基准可以在网上找到,我们不能排除我们的模型是无意中在这些基准上训练出来的,因此我们在收集数据集后,根据 5 月底公布的 2023 年匈牙利全国高中数学期末考试成绩,对我们的模型(以及 Claude Grok 以 C 级(59%)通过考试,Claude-2 也取得了同样的成绩(55%),而 GPT-4 则以 68% 的成绩获得了 B 级。所有模型都是在温度 0.1 和相同提示下进行评估的。
人类评估 作为自动评估基准结果的补充,通过询问标注人在有用性、诚实性和无害性等方面,更喜欢来自文中提出的指令微调模型,还是来自MPT-30B-chat、GPT-4、GPT-3.5-turbo-16k和Claude 可以看到,Llama 2 Long只需要很少的指令数据就可以实现与MPT-30B-chat、GPT-3.5-turbo-16k和Claude-2相近的性能。
结果来看,GPT-4和Claude-2组成第一梯队,在GSM8k和新卷子上成绩都很高。
GPT-4 和 Anthropic 的 Claude-2 都是作为聊天模型实现。1.2 LLMLangChain 中的 LLM 指的是纯文本补全模型。
就连Claude-2也通过自己的勤奋和耐心感动了这位网友。 更有比较务实的网友指出,Haiku的排名更为重要,因为它是第一个可以以极低成本即时运行的LLM,并且具有足够高的智能来提供实时客户服务。
GPT-4 和 Anthropic 的 Claude-2 都是作为聊天模型实现的。 1.2 LLM LangChain 中的 LLM 指的是纯文本补全模型。
图5:主流模型的测试结果 研究团队测试了GPT-4,GPT-3.5, Claude-2, Llama2-7B-Chat, Llama2-13B-Chat, PaLM-2, Vicuna-7B, Vicuna
图5:主流模型的测试结果 研究团队测试了GPT-4,GPT-3.5, Claude-2, Llama2-7B-Chat, Llama2-13B-Chat, PaLM-2, Vicuna-7B, Vicuna
参考链接: https://www.anthropic.com/index/claude-2 https://www-files.anthropic.com/production/images/Model-Card-Claude
引入PM监督 除了奖励规范游戏行为,研究人员还加入了来自偏好模型(PM)的监督,并在所有训练环境中将一半的提示设置为来自Claude-2训练的正常查询。
ChatGPT,Claude-2等模型已经深入到人们的日常生活中了如语言翻译、信息获取、代码生成。但这些语言模型在自然语言和代码语言上极强的处理能力并不能迁移到生物序列(如蛋白质序列)上。
此外,研究人员还加入了来自偏好模型(PM)的监督,并在所有训练环境中将一半的提示设置为来自Claude-2训练的正常查询。 PM被设计为奖励有益、诚实和无害(HHH)的行为,并惩罚不诚实的行为。
Anthropic (claude-2, claude-instant-1, etc.) Google (gemini-pro, palm2, etc.)
基线 闭源模型 研究团队展现了一系列SoTA LLM的结果,如OpenAI的GPT-4、ChatGPT(gpt-3.5-turbo)、Google的PaLM-2和Anthropic的Claude-2。