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上海 AI 實驗室發(fā)布“書生·浦語”大模型

6 月 7 日,上海人工智能實驗室(上海 AI 實驗室)、商湯科技聯(lián)合香港中文大學、復旦大學及上海交通大學發(fā)布千億級參數(shù)大語言模型“書生·浦語”(InternLM)。

“書生·浦語”具有 1040 億參數(shù),是在包含 1.6 萬億 token 的多語種高質(zhì)量數(shù)據(jù)集上訓練而成。

上海人工智能實驗室稱,全面評測結(jié)果顯示,“書生·浦語”不僅在知識掌握、閱讀理解、數(shù)學推理、多語翻譯等多個測試任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)秀,而且具備很強的綜合能力,因而在綜合性考試中表現(xiàn)突出,在多項中文考試中取得超越 ChatGPT 的成績,其中就包括中國高考各科目的數(shù)據(jù)集(GaoKao)。

聯(lián)合團隊選取了 20 余項評測對其進行檢驗,其中包含全球最具影響力的四個綜合性考試評測集——由伯克利加州大學等高校構(gòu)建的多任務(wù)考試評測集 MMLU;由微軟研究院推出的學科考試評測集 AGIEval(含中國高考、司法考試及美國 SAT、LSAT、GRE 和 GMAT 等);由上海交通大學、清華大學和愛丁堡大學合作構(gòu)建的面向中文語言模型的綜合性考試評測集 C-Eval;由復旦大學研究團隊構(gòu)建的高考題目評測集 Gaokao。

“書生·浦語”在考試評測上取得優(yōu)秀成績,但仍然存在不少局限性。

比如,“書生·浦語” 受限于 2K 的語境窗口長度(GPT-4 的語境窗口長度為 32K),在長文理解、復雜推理、撰寫代碼以及數(shù)理邏輯演繹等方面還存在明顯局限。另外,在實際對話中,大語言模型還普遍存在幻覺、概念混淆等問題。

這些局限使得大語言模型“書生·浦語”在開放場景中的使用還有很長的路要走。


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