深度揭秘爆火MoE!GPT-4关键架构,成开源模型逆袭杀手锏
在大模型的较量中，Mistral AI以开源技术挑战OpenAI的ChatGPT，但OpenAI对开源带来的潜在风险保持警惕。Meta巴黎AI实验室的创始人Timothée Lacroix、Guillaume Lample和Arthur Mensch，他们凭借开源精神创立了Mistral AI，目标是研发出高效且成本效益高的通用语言模型，以超越ChatGPT和Bard。
代码生成：GPT-4可以根据用户给出的需求描述、示例输入输出、注释等信息，生成符合要求的代码，无论是Python、Java、C++等，都可以轻松应对。GPT-4生成的代码不仅语法正确，功能正确，而且有可读性和优化性，甚至可以适应不同的编程风格和规范。
语言翻译：GPT可以将一种语言翻译成另一种语言，从而帮助人们跨越语言障碍。目前chatGPT支持95种语言，再加上人工智能学习，效果比传统翻译工具更优质！ 内容生成：GPT可以生成高质量的文章、新闻报道、小说等文本内容，为媒体和出版行业提供了巨大的帮助。
目前，毫末DriveGPT雪湖·海若实现了模型架构与参数规模的升级，参数规模达到1200亿，预训练阶段引入4000万公里量产车驾驶数据，RLHF阶段引入 5万段人工精选的困难场景接管Clips。
做一款通用的深度学习模型，才是关键。 1 通用，才是技术根本 目前，通用语言模型(GLM)已经取得了令人瞩目的进展，比如BERT、T5和GPT-3，它们在应对广泛的语言下游任务时已经游刃有余。 相形之下，通用视觉模型(GVM)的研究迟迟未交出一份令人满意的答卷。
