Відповідно до звіту qubit, команда Tsinghua Tang Jie опублікувала нову роботу WebGLM, мережевий чат-робот із запитаннями та відповідями з параметрами 10 мільярдів (статтю було обрано для KDD2023). Відповідно до звітів, у тесті порівняння продуктивності рівень WebGLM був вищим, ніж у 13,5 мільярдів параметрів OpenAI WebGPT, а в оцінці людини він навіть порівнюється з моделлю 175 мільярдів параметрів.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Відповідно до звіту qubit, команда Tsinghua Tang Jie опублікувала нову роботу WebGLM, мережевий чат-робот із запитаннями та відповідями з параметрами 10 мільярдів (статтю було обрано для KDD2023). Відповідно до звітів, у тесті порівняння продуктивності рівень WebGLM був вищим, ніж у 13,5 мільярдів параметрів OpenAI WebGPT, а в оцінці людини він навіть порівнюється з моделлю 175 мільярдів параметрів.