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(xué)、復(fù)旦大學(xué)及上海交通大學(xué)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(xùn)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(xué)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(qiáng)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(tuán)隊選取了 20 余項評測對其進(jìn)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(xué)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(xué)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(xué)、清華大學(xué)和愛丁堡大學(xué)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(fù)旦大學(xué)研究團(tuán)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(fù)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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