腾讯发布开源MoE大语言模型Hunyuan-large:总参数398B为业内最大
Huanyuan-large模型的总参数量为389B、激活参数为52B、训练token数量为7T、最大上下文长度为256K、词表大小为12.8w。在技术创新方面，Hunyuan-large通过高质量的合成数据来增强模型训练，弥补了自然数据的不足。其中，该模型预训练支持处理高达256K的文本序列，大幅提升了长文本上下文的处理能力，能够更高效地完成长文...
腾讯混元Large、混元3D模型开源,我们实测了下都有些拉跨
大概意思就是,混元Large的知识储备达到389B参数。但它不会每次都用上所有的知识。它会根据不同的问题,激活最相关的52B参数。256K的上下文的长度则是意味着Eom模型可以在一次交互中处理和理解50万到100万个英文单词。在数据集考试上,混元Large取得了不错的成绩。根据腾讯官方给出的数据显示:对比Llama3.1405B...
腾讯开源Hunyuan-Large,3890亿参数,全球最大开源MoE模型
Hunyuan-Large在常识理解和推理以及经典NLP任务(例如QA和阅读理解任务,例如CommonsenseQA、PIQA和TriviaQA)中也表现出色。对于数学能力,Hunyuan-Large在GSM8K和MATH数学数据集上的表现优于所有基线,并且在中文CMATH上也获得了最佳结果。Hunyuan-Large在所有中文任务(例如CMMLU、C-Eval)中取得...
中国大模型头名易主:全球盲测榜单上,Yi-Large与GPT-4o中文并列第一
Yi-Large的中文语言分榜上拔得头筹,与OpenAI官宣才一周的地表最强GPT4o并列第一,Qwen-Max和GLM-4在中文榜上也都表现不凡。“最烧脑”公开评测Yi-Large位居全球第二在分类别的排行榜中,Yi-Large同样表现亮眼。编程能力、长提问及最新推出的“艰难提示词”的三个评测是LMSYS所给出...
LMSYS盲测最新排名:零一万物Yi-Large与GPT4o并列中文榜第一
中文榜值得一提的是，排名前6的模型分别归属于海外巨头OpenAI、Google、Anthropic，零一万物位列全球第四机构，且GPT-4、Gemini1.5Pro等模型均为万亿级别超大参数规模的旗舰模型，其他模型也都在大几千亿参数级别。Yi-Large“以小搏大”以仅仅千亿参数量级紧追其后。零一万物也由此成为了总榜上唯一一个自家...
中国大模型头名易主:全球盲测榜单上,Yi-Large与GPT-4o中文第一
Yi-Large的中文语言分榜上拔得头筹,与OpenAI官宣才一周的地表最强GPT4o并列第一,Qwen-Max和GLM-4在中文榜上也都表现不凡(www.e993.com)2024年11月10日。“最烧脑”公开评测Yi-Large位居全球第二在分类别的排行榜中,Yi-Large同样表现亮眼。编程能力、长提问及最新推出的“艰难提示词”的三个评测是LMSYS所给出...
国产黑马与GPT-4o称霸中文榜首!Yi-Large勇夺国内LLM盲测桂冠,冲进...
新智元报道编辑:桃子好困新智元导读真正与GPT-4o齐头并进的国产大模型来了!刚刚,LMSYS揭开最新榜单,黑马Yi-Large在中文分榜上与GPT-4o并列第一,而在总榜上位列世界第七,紧追国际第一阵营,并登上了国内大模型盲测榜首。几周前,一个名为「im-also-a-good-gpt2-
AI日报:xAI面向开发者推出API;天工AI发布AI搜索功能;Claude 3.5...
腾讯今日发布开源MOE大语言模型Hunyuan-large,总参数量达398B,激活参数量52B,在中英文NLP任务、代码和数学等9大维度全面领先,超过Llama3.1、Mixtral等一流的开源大模型。AiBase提要:??腾讯发布398B参数的Hunyuan-large模型,全面超越Llama3.1等模型。
Llama 3.1 405B VS Mistral Large 2,谁是开源之王?|AI横评
而垫底的MistralLarge2因为英文解码错误一题丢失一分,但其解码推理过程十分详细清晰,显示出强大的推理能力,而其他模型在这方面的表现差异较大。通过这次测试,我们发现大模型在多语言和编程语言解码方面表现各异,当前大模型在多语言处理上有些许不平衡。整体英文回答普遍准确且清晰,但中文回答准确度低。
AI顶会KDD’25今日截稿!Llama 3.1中文微调数据集已上线,超大模型...
*在线运行MistralLarge2模型部署:*在线运行Llama3.1405B模型部署:3.使用吉布斯扩散(Gibbs-Diffusion)进行图像盲降噪GDiff全称Gibbs-Diffusion,是一种贝叶斯盲去噪方法,解决了信号和噪声参数的后验采样问题。该教程是根据论文「ListeningtotheNoise:BlindDenoisingwithGibbsDiffusion」搭...