大语言模型

深入体验最新的Claude 3 Opus演示版本，惊叹于它仅需几分钟就能剖析全球经济的实力。我们将Anthropic最先进的模型投入测试，分析美国的GDP趋势，并将我们的发现以用户友好的Markdown表格形式呈现。 Claude 3 Opus配备了众多工具，包括WebView功能，能够浏览特定URL以进行数据分析。通过直接从网页解读趋势线，Claude能够轻松估算复杂数据。此外，利用Python解释器，模型还能够生成用于可视化数据的代码，以极高的准确度展示重大经济变动，预测准确度达到5%。 这种非凡的精确度并非凭空猜测。我们通过向模型提供一系列伪造的GDP图表来验证其能力，结果显示其平均转录准确度为11%。 更进一步，我们对Claude进行了统计分析和蒙特卡洛模拟，以预测未来十年美国的GDP趋势。不仅限于一个国家，我们通过使用一个名为Dispatch Subagent的工具来分析全球GDP变化，极大地拓展了这个模型的能力。该功能使模型能够协同工作，将复杂问题划分给不同的实例进行并行分析。 结果呢？我们获得了一份全面的饼图，展示了2030年与2020年世界经济的预测状态，并附带对未来几年哪些经济体将崛起或衰落的深入预测。 这次演示不仅展示了Claude 3 Opus处理复杂、多步骤和多模态分析的能力，还突显了其创建和管理子代理以进行并发任务执行的能力。这证明了Claude 3的先进性，提供了无与伦比的分析工具，必将改变我们对待数据分析的方式。 Official Website Your browser does not support the video tag. demonstration Official Website

用OLMo解锁语言建模的全部潜力，这是开源语言项目的巅峰。OLMo以完全透明的独特理念脱颖而出，通过共享项目的每一个元素，包括它的3万亿标记Dolma数据集、训练代码、模型权重、推理代码和详细日志等，彻底革新了我们与语言模型的互动、理解和开发方式。 进入一个世界，在这个世界中，再现模型训练过程、深入研究性能细节和根据自己的需求定制模型不仅是可能的，而且是被鼓励的。OLMo致力于100%的开源框架，为无与伦比的研究机会铺平了道路，让您可以： 使用AI2的Dolma数据集，涵盖了源自不同平台的5亿个文档的丰富开放语料库，获得全面的预训练数据。这个基础让您可以探索模型的学习过程，并将其调整适应各种研究目标。 利用四个不同变种模型的完整权重和训练代码，每个模型都至少训练了2万亿个标记。无论您是想复制训练过程还是微调模型性能，OLMo都为您提供了所需的所有资源。 通过Catwalk项目提供的超过500个模型检查点和评估代码，获得广泛的评估工具。使用这些工具可以对您的模型进行评估，或者加深对OLMo的分析。 模型参数和架构细节： 根据项目需求，探索多种不同的模型大小，从10亿参数的模型（具有16层和每层2048个隐藏单元）到庞大的650亿参数变体（每层80层，每层8192个隐藏单元）。OLMo模型基于仅解码器的Transformer架构，在性能优化方面采用了非参数化层标准化和SwiGLU激活函数等创新方法。 性能评估： OLMo 7B与领先的模型进行了基准测试，在生成和阅读理解任务上表现出可比较的结果，并在各种应用领域展示了良好的潜力。通过AI2的Paloma和可用的检查点，深入分析模型的可预测性与尺寸和训练之间的联系。 开始您的OLMo之旅： 探索项目：allenai.org/olmo 下载模型：huggingface.co/allenai/OLMo-7B 参阅技术报告：blog.allenai.org/olmo-open-language-model-87ccfc95f580 阅读研究论文：arxiv.org/abs/2402.00838 贡献和合作：github.com/allenai/olmo OLMo不仅推动了语言建模领域的进步，而且坚持合作、透明和开源的创新方式。立即开始您的探索，为语言研究领域做出贡献。 Official Website Your browser does not support the video tag. A truly completely open source large model Official Website