RWKV-LM vs GPT-4

RWKV es un innovador modelo de lenguaje basado en RNN que ofrece el rendimiento excepcional de los modelos de lenguaje grande (LLM) a nivel de transformador. Esta notable fusión de la simplicidad de RNN con la eficiencia del transformador crea un modelo altamente paralelizable, similar a los modelos GPT. RWKV no solo es rápido en inferencias, sino que también demuestra velocidades de entrenamiento convenientes y al mismo tiempo es eficiente en memoria, conservando así la valiosa VRAM.

Admite una longitud de contexto "infinita", lo que le permite manejar secuencias de datos muy largas sin problemas. Además, los usuarios se benefician de capacidades gratuitas de incrustación de oraciones, lo que mejora su utilidad para una amplia gama de aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Como proyecto con licencia Apache-2.0, se presenta como un repositorio público en GitHub, lo que invita a la colaboración y el desarrollo continuo.

GPT-4 es el último hito en el esfuerzo de Operai para ampliar el aprendizaje profundo.

GPT-4 es un modelo multimodal grande (que acepta entradas de imagen y texto, emitiendo salidas de texto) que, aunque es menos capaz que los humanos en muchos escenarios del mundo real, exhibe un rendimiento a nivel humano en varios puntos de referencia profesionales y académicos. Por ejemplo, pasa un examen de barra simulado con una puntuación alrededor del 10% superior de los examinados; En contraste, el puntaje de GPT-3.5 fue alrededor del 10%inferior. Hemos pasado 6 meses alineando iterativamente GPT-4 utilizando lecciones de nuestro programa de pruebas adversas, así como ChatGPT, lo que resulta en nuestros mejores resultados (aunque lejos de ser perfectos) sobre la fáctica, la dominabilidad y la negativa a salir de las barandillas.

GPT-4 es más creativo y colaborativo que nunca. Puede generar, editar e iterar con los usuarios en tareas de escritura creativa y técnica, como componer canciones, escribir guiones o aprender el estilo de escritura de un usuario.