InternVL 2.5，首个MMMU超过70%的开源模型，性能媲美GPT-4o
01引言 近期Internvl2.5发布，性能与GPT-4o和Claude-3.5-sonnet等领先的商业模型相媲美，成为首个在MMMU上超过70%的开源模型，通过链式思考（CoT）推理实现了3.7个百分点的提升，展示了强大的测试时间可扩展性潜力。InternVL 2.5是基于InternVL 2.0发展而来，通过增强训练和测试策略以及提高数据质量来进一步提升性能。该模型在多个方面进行...
参数量仅为4%，性能媲美GPT-3：开发者图解DeepMind的RETRO
构建越来越大的模型并不是提高性能的唯一方法。从 BERT 到 GPT-2 再到 GPT-3，大模型的规模是一路看涨，表现也越来越惊艳。增大模型规模已经被证明是一条可行的改进路径，而且 DeepMind 前段时间的一些研究表明：这条路还没有走到头，继续增大模型依然有着可观的收益。但与此同时，我们也知道，增大模型可能并不是提升性能的唯一路径，前段时间的几个研究也证明了这一点。其中比较有代表性的研究要....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。