《ChatGPT》最新免费共享账号分享2023年4月11日,凭借着强大的信息整合和对话能力成为了全网焦点,不仅支持和人进行互动交流,还能够写文章、写代码等,下面去看看它最新的免费账号吧。
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最新的国产AI大模型已经开始测试了。这个新模型在中文优化和国产CPU训练方面都有重要的突破。这个新模型正在接受多方面的测试,包括性能测试和使用测试,以确保它能够轻松地满足用户的需求。
据介绍,对话机器人 ChatGLM(alpha内测版:QAGLM),这是一个初具问答和对话功能的千亿中英语言模型, 并针对中文进行了优化,现已开启邀请制内测,后续还会逐步扩大内测范围。
与此同时,继开源 GLM-130B 千亿基座模型之后,我们正式开源最新的中英双语对话 GLM 模型: ChatGLM-6B,结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。
经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、 反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 虽然规模不及千亿模型,但大大降低了用户部署的门槛,并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。
ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路,在千亿基座模型 GLM-130B1 中注入了代码预训练,通过有监督微调(Supervised Fine-Tuning)等技术实现人类意图对齐。
ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它是不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构,是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。
2022年8月,我们向研究界和工业界开放了拥有1300亿参数的中英双语稠密模型 GLM-130B1,该模型有一些独特的优势:
双语: 同时支持中文和英文。
高精度(英文): 在公开的英文自然语言榜单 LAMBADA、MMLU 和 Big-bench-lite 上优于 GPT-3 175B(API: davinci,基座模型)、OPT-175B 和 BLOOM-176B。
高精度(中文): 在7个零样本 CLUE 数据集和5个零样本 FewCLUE 数据集上明显优于 ERNIE TITAN 3.0 260B 和 YUAN 1.0-245B。
快速推理: 首个实现 INT4 量化的千亿模型,支持用一台 4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理。
可复现性: 所有结果(超过 30 个任务)均可通过我们的开源代码和模型参数复现。
跨平台: 支持在国产的海光 DCU、华为昇腾 910 和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。
2022年11月,斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测2,GLM-130B 是亚洲唯一入选的大模型。
在与 OpenAI、谷歌大脑、微软、英伟达、脸书的各大模型对比中,评测报告显示 GLM-130B 在准确性和恶意性指标上与 GPT-3 175B (davinci) 接近或持平,鲁棒性和校准误差在所有千亿规模的基座大模型(作为公平对比,只对比无指令提示微调模型)中表现不错(下图)。
图1. 斯坦福大学基础模型中心对全球 30 个大模型的评测结果(2022年11月)
网络通讯
42.70MB
媒体音乐
34.24MB
时尚购物
34.09MB
金融理财
46.43MB
小说阅读
69.30MB
成长教育
111.39MB
住宿驿站
27.77MB
41.54MB
摄影美学
41.66MB
棋牌扑克
211.83MB
角色扮演
268.20MB
休闲益智
45.91MB
145.30MB
73.84MB
141.71MB
传奇三国
201.42MB
85.64MB
战争塔防
68.28MB
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《ChatGPT》最新免费共享账号分享2023年4月11日
《ChatGPT》最新免费共享账号分享2023年4月11日,凭借着强大的信息整合和对话能力成为了全网焦点,不仅支持和人进行互动交流,还能够写文章、写代码等,下面去看看它最新的免费账号吧。
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ChatGPT国产版发布: 中文支持更佳、国产CPU训练首秀
最新的国产AI大模型已经开始测试了。这个新模型在中文优化和国产CPU训练方面都有重要的突破。这个新模型正在接受多方面的测试,包括性能测试和使用测试,以确保它能够轻松地满足用户的需求。
据介绍,对话机器人 ChatGLM(alpha内测版:QAGLM),这是一个初具问答和对话功能的千亿中英语言模型, 并针对中文进行了优化,现已开启邀请制内测,后续还会逐步扩大内测范围。
与此同时,继开源 GLM-130B 千亿基座模型之后,我们正式开源最新的中英双语对话 GLM 模型: ChatGLM-6B,结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。
经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、 反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 虽然规模不及千亿模型,但大大降低了用户部署的门槛,并且已经能生成相当符合人类偏好的回答。
ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路,在千亿基座模型 GLM-130B1 中注入了代码预训练,通过有监督微调(Supervised Fine-Tuning)等技术实现人类意图对齐。
ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它是不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构,是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。
2022年8月,我们向研究界和工业界开放了拥有1300亿参数的中英双语稠密模型 GLM-130B1,该模型有一些独特的优势:
双语: 同时支持中文和英文。
高精度(英文): 在公开的英文自然语言榜单 LAMBADA、MMLU 和 Big-bench-lite 上优于 GPT-3 175B(API: davinci,基座模型)、OPT-175B 和 BLOOM-176B。
高精度(中文): 在7个零样本 CLUE 数据集和5个零样本 FewCLUE 数据集上明显优于 ERNIE TITAN 3.0 260B 和 YUAN 1.0-245B。
快速推理: 首个实现 INT4 量化的千亿模型,支持用一台 4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理。
可复现性: 所有结果(超过 30 个任务)均可通过我们的开源代码和模型参数复现。
跨平台: 支持在国产的海光 DCU、华为昇腾 910 和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。
2022年11月,斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测2,GLM-130B 是亚洲唯一入选的大模型。
在与 OpenAI、谷歌大脑、微软、英伟达、脸书的各大模型对比中,评测报告显示 GLM-130B 在准确性和恶意性指标上与 GPT-3 175B (davinci) 接近或持平,鲁棒性和校准误差在所有千亿规模的基座大模型(作为公平对比,只对比无指令提示微调模型)中表现不错(下图)。
图1. 斯坦福大学基础模型中心对全球 30 个大模型的评测结果(2022年11月)
网络通讯
42.70MB
媒体音乐
34.24MB
时尚购物
34.09MB
金融理财
46.43MB
小说阅读
69.30MB
成长教育
111.39MB
住宿驿站
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成长教育
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摄影美学
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棋牌扑克
211.83MB
角色扮演
268.20MB
休闲益智
45.91MB
棋牌扑克
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休闲益智
73.84MB
角色扮演
141.71MB
传奇三国
201.42MB
棋牌扑克
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