开源模型首胜GPT-4!竞技场最新战报引热议,Karpathy:这是我唯二信任的榜单

来自 Transformer 作者创业公司

鱼羊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

能打得过 GPT-4 的开源模型出现了!

大模型竞技场最新战报:

1040 亿参数开源模型 Command R+ 攀升至第 6 位,与 GPT-4-0314 打成平手,超过了 GPT-4-0613。

这也是第一个在大模型竞技场上击败 GPT-4 的开放权重模型。

大模型竞技场,可是大神 Karpathy 口中唯二信任的测试基准之一。

Command R + 来自 AI 独角兽 Cohere。这家大模型创业公司的联合创始人兼 CEO,正是 Transformer 最年轻作者 Aidan Gomez(简称割麦子)。

这份战报一出,又掀起了一波大模型社区的热烈讨论。

大家伙儿兴奋的理由很简单:基础大模型卷了一整年,没想到在 2024 年格局还在不断地发展变化。

HuggingFace 联合创始人 Thomas Wolf 就说:

最近大模型竞技场上的情况发生了巨大的变化:

Anthropic 的 Claude 3 opus 在闭源模型中独占鳌头。

Cohere 的 Command R + 则成为了开源模型中的最强者。

没想到,2024 年在开源和闭源两条路线上,人工智能团队的发展都如此之快。

另外,Cohere 机器学习总监 Nils Reimers 还指出了值得关注的一点:

Command R + 最大的特色是对内置 RAG(检索增强生成)进行了全面优化,而在大模型竞技场中,RAG 这样的外挂能力并未纳入测试。

在 Cohere 官方定位中,Command R + 是一个 "RAG 优化模型"。

就是说,这个 1040 亿参数的大模型主要针对检索增强生成技术进行了深度优化 ,以减少幻觉的产生,更适配于企业级工作负载

和此前推出的 Command R 一样,Command R + 的上下文窗口长度是 128k。

此外,Command R + 还具备以下特点:

  • 覆盖 10 + 种语言,包括英语、中文、法语、德语等;
  • 能使用工具完成复杂业务流程的自动化

从测试结果来看,在多语种、RAG 和工具使用这三个维度上,Command R + 都达到了 GPT-4 turbo 的水平。

但在输入成本方面,Command R + 的价格仅为 GPT-4 turbo 的 1/3。

输出成本方面,Command R + 则是 GPT-4 turbo 的 1/2。

正是这点引发了不少网友的关注:

不过,尽管在大模型竞技场这种人类主观评测上表现抢眼,还是有网友甩出了一些不同观点。

在 HumanEval 上,Command R + 的代码能力就连 GPT-3.5 都没打过,在两组测试中分别排在 32 位和 33 位。

最新版 GPT-4 turbo 则没有悬念地拿下了第一。

另外,我们也在最近刚登上正经论文的弱智吧 benchmark 上简单测试了一下 Command R + 的中文能力。

你给打个分?

需要说明的是,Command R + 的开源只面向学术研究,并不能免费商用。

最后的最后,还是多聊一嘴割麦子小哥。

Aidan Gomez,Transformer 圆桌骑士中最年轻的一位,加入研究团队时只是个本科生------

不过,是在多伦多大学读大三时就加入了 Hinton 实验室的那种。

2018 年,割麦子被牛津大学录取,开始像他的论文搭子们那样攻读 CS 博士学位。

但在 2019 年,随着 Cohere 的创立,他最终选择退学加入 AI 创业的浪潮。

Cohere 主要是为企业提供大模型解决方案,目前估值达到了 22 亿美元。

参考链接:

1twitter.com/lmsysorg/st...

2txt.cohere.com/command-r-p...

--- 完 ---

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