清华UCSD提出全新微调方法，8B小模型媲美GPT-4o！科学问题正确率提高28%
清华大学与加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的研究人员最近提出了一种创新的微调方法，该方法通过智能工具使用适应，显著提高了大型语言模型（LLM）在解决科学问题时的性能。这种方法不仅在解决复杂科学问题上取得了显著进展，还保持了模型在解决简单问题上的基本推理能力。 传统的方法中，LLM在解决...
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...
斯坦福70亿参数开源模型媲美GPT-3.5，100美元即可复现
机器之心编辑部学界或许没有业界的算力优势，但可以使用 self-instruct 方法直面大规模语言模型的挑战。随着大规模语言模型的日渐强大，人们对 AI 模型提出了伦理道德方面的更高要求。业界在模型规模扩展方面具有算力资源优势，但要想让模型更规范、可靠，需要学术界的努力。近日，斯坦福基于 Meta 的 LLaMA 7B 模型微调出一个新模型 Alpaca。该研究让 OpenAI 的 text-....
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