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近日中文大模型综合性测评基准SuperCLUE发布了上半年大模型中文综合评测报告。“百模大战”中OpenAI的GPT-4o是表现最优秀的大模型但国内大模型已将差缩小至4.8%。国内大模型崛起迅速阿里巴巴的Qwen2-72B-Instruct表现优异超越国内外许多闭源模型。在理科、文科、Hard任务中GPT-4o综合结果最佳Claude-3.5在Hard任务表现优异Qwen2-72B-Instruct在文科任务表现突出。
一
截至5月16日国内共有约305个大模型左右涵盖面向用户、学术研究等用途。用户想在如此多的模型之中找到一个适合自己的场景的模型却并不容易。同时大模型开发方在评测大模型时往往存在测评方式与用户体验目标不一致测评体系、方法更新不及时的情况。
通过基准测评能够帮助用户选择特定应用场景下的最优模型。同时测评帮助模型开发方了解模型的性能比如准确性、效率、稳定性等从而判断模型是否达到预期标准。而统一的测评标准不仅使结果更加公正、可靠还能让结果具有可比性使用户更容易比较和选择。更重要的是有助于行业内测评标准化推动技术健康发展。
二
当前国内大模型处于“百模大战”的爆发期阶段。模型大都具备数学计算、逻辑推理、文本生成、语言理解、智能体调用、角色扮演、生成与创作、安全等能力。各大模型开发方或纷纷开放免费使用开发APP、PC、网页等供用户在不同场景下使用或仅需低成本即可获取海量Token基于API封装第三方应用。
但算力资源的稀缺性和成本上升成为大模型发展的关键瓶颈。例如GPT-4的训练需要一万块英伟达A100 GPU运行11个月成本高达1亿美元。主要用于训练大模型的芯片包括基于英伟达GPU的算力国产AI芯片超算。前者一卡难求国产AI芯片面临生态、应用不足等问题超算更是企业难以申请得到的稀缺资源。
对于企业来说大模型训练出来后是需要盈利的但目前市面上部分大模型基于开源模型训练性能相差无几用于训练的数据集也差不多很难通过差异化来实现盈利。对于部分通用大模型来说需要一定规模的收入才能覆盖数据中心的成本。
算力稀缺、成本上升、盈利困难将把匆忙跨上这条赛道的科技企业拉下马。“百模大战”行至最后将只剩下几家企业笑到最后提供通用能力。其他公司或许该找准细分赛道切入从通用大模型转向特定领域、特定行业的细分模型。
三
近日百度公司的自动驾驶营运汽车“萝卜快跑”在武汉市区实现贯通运营掀起了大规模讨论支持者反对者各执一词褒贬不一。其实不只是自动驾驶未来生活将更多涉及人与AI的协作。个人应培养与AI系统合作的能力提升技术素养学会如何利用AI工具提高自己的工作效率和生活品质。我们只有适应并利用这些变化带来的机遇才能在AI浪潮中找到自己的位置。
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