✍🏻测评报告 | 2023 中文大模型全景及国内外大模型测评
《中文大模型基准测评2023年度报告》,由 SuperCLUE 团队发布,报告提供了 2023 年中文大模型发展的全面回顾,包括关键进展、测评体系、综合测评结果以及优秀模型案例,为了解该领域的最新动态提供了宝贵的信息。
以下为主要内容:
1. 国内大模型关键进展
-
时间线:报告按照时间线划分了 AI 大模型发展的三个阶段:准备期、成长期和爆发期。
-
关键事件:从 ChatGPT 发布引发全球AI浪潮,到国内大模型的迅速发展和多样化,包括多个重要时间节点和相关模型的发布。
2. 大模型全景图
-
模型分类:介绍了通用大模型和行业大模型,包括闭源和开源模型。
-
代表性模型:列举了多个代表性的中文大模型,如字节跳动的 AndesGPT、百度的文心一言、阿里云的通义千问等。
3. 测评体系和方法
-
SuperCLUE 介绍:详细说明了 SuperCLUE 测评基准的中立性和客观性,以及其多层次、多维度的综合性测评体系。
-
测评层级和体系:介绍了 SuperCLUE 的多个测评层级,包括专业与技能、语言与知识、安全性等。
-
测评方法:解释了如何通过自动化方式进行客观评估,包括多轮对话场景和主观题+客观题的结合。
4. 大模型综合测评结果
-
模型象限:使用 SuperCLUE 模型象限展示了不同模型在基础能力和应用能力上的定位。
-
国内外大模型表现:分析了国内外大模型的总体表现,特别是 GPT4-Turbo 的领先情况。
-
国内大模型竞争格局:讨论了国内大模型的竞争态势,包括创业公司与大厂的对比。
5. SuperCLUE 2.0 升级
-
行业及专项测评基准:介绍了 SuperCLUE 2.0 在行业和专项测评方面的升级,如汽车行业、金融行业、安全测评等。
6. 四大维度测评分析及示例介绍
-
语言与知识:分析了模型在生成与创作、语言理解、上下文对话等方面的表现。
-
专业与技能:讨论了模型在计算、逻辑推理、代码等方面的表现。
-
工具使用:评估了模型在检索API、调用API、规划API等方面的能力。
-
传统安全:考察了模型在财产隐私、违法犯罪、偏见歧视等方面的安全能力。
7. 优秀模型案例介绍
-
文心一言 4.0:百度推出的模型,表现均衡,尤其在计算、逻辑推理等方面。
-
通义千问 2.0:阿里云的模型,擅长代码、上下文对话等。
-
AndesGPT:OPPO 的模型,具有对话增强、个性专属等特点。
-
Baichuan2-13B-Chat:百川智能的开源模型,逻辑推理和生成与创作能力突出。
-
智谱清言:清华&智谱AI推出的模型,工具使用能力排名第一。
报告通过这些详细的分析和案例介绍,为读者提供了对 2023 年中文大模型发展的深入理解,同时也为未来的研究方向和应用场景提供了指导。
报告详情可至「开源中国 APP - 报告模块」下载查看。
APP 下载地址:
(目前仅提供 Android 版本)

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
开放签开源电子签章产品白皮书(简版)
开放签开源电子签章产品白皮书(简版) 一、摘要: 开放签电子签章团队源自于电子合同SaaS公司,立志于通过开源、开放的模式,结合团队十多年的行业经验,将电子签章产品更简单、更低门槛的推广到各行各业中。让电子签章应用更简单,让电子签章应用更普及。我们相信秉承开源、开放的价值观,能够为产品和用户之间带来更多的信任,让用户使用起来更放心。 本白皮书概述了开放签电子签章的设计理念、关键技术、功能特点、应用场景以及参与贡献的方法。 二、背景与价值主张 随着全球信息化的快速发展,企业组织和个人越来越依赖于线上操作和远程协作。数字化办公、电子商务和移动互联技术的普及使得传统纸质文件签署方式在效率、成本以及环保等方面日益显得滞后。在此背景下,电子签章作为一种替代传统物理印章的有效手段,其需求呈现出以下特点:提升业务效率【电子签章能够实现文档的在线实时签署,不受地域限制】;【合规要求】各地政府纷纷出台相应的法律法规,确保电子签章具有与传统签名相同的法律效力;【降低运营成本】减少纸张消耗、快递费用、人工处理成本;业务场景融合【电子签章可无缝嵌入各类业务流程,如ERP、CRM、OA系统中】; 价值主张:我们...
- 下一篇
.NET 9 PreView2 + .AOT ILC 的重大变化
前言 .NET9 PreView2发布了,它的CLR方面主要有两个重磅功能 RyuJIT 增强功能 Arm64 矢量化 原文: .NET9 PreView2的重磅功能 .NET9 AOT ILC的重大变化 欢迎加入.NET9技术交流群 下面分别看下 RyuJIT增强功能 1.环路优化(循环优化) 这种优化实际上是一种for循环叠加态的优化,for循环叠加计算的过程中,会对其中部分变量进行感应。比如循环中放置0扩展(第一个索引为0),这种优化灵感来源于LLVM标量演化。下面看例子,说明下这个优化: [MethodImpl(MethodImplOptions.NoInlining)] static int Foo(int[] arr) { int sum = 0; for (int i = 0; i < arr.Length; i++) { sum += arr[i]; } return sum; } 未优化前: G_M8112_IG01: sub rsp, 40 ;; size=4 bbWeight=1 PerfScore 0.25 G_M8112_IG...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- SpringBoot2整合MyBatis,连接MySql数据库做增删改查操作
- CentOS8安装Docker,最新的服务器搭配容器使用
- Docker安装Oracle12C,快速搭建Oracle学习环境
- 设置Eclipse缩进为4个空格,增强代码规范
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果
- CentOS6,CentOS7官方镜像安装Oracle11G
- CentOS6,7,8上安装Nginx,支持https2.0的开启
- Hadoop3单机部署,实现最简伪集群