GPT 4o vs GLM-130B

Open GPT 4o est la dernière innovation en matière de technologie d'IA, s'appuyant sur les capacités des modèles précédents, tels que GPT-4, pour offrir une expérience multimodale gratuite, avancée et immersive. GPT 4o se distingue par ses réponses audiovisuelles en temps réel, ses sorties audio émotionnelles et sa reconnaissance de tout ce qu'il voit, créant une expérience interactive similaire à une conversation avec une personne réelle.

Grâce à ses fonctionnalités multimodales, GPT 4o prend en charge les combinaisons de texte, d'audio et d'images, permettant diverses interactions entre types de médias. Notamment, GPT 4o est conçu pour fonctionner avec des vitesses de réponse vocale ultra-rapides et peut gérer naturellement les interruptions, améliorant ainsi la fluidité des conversations.

Les utilisateurs peuvent s'attendre aux riches fonctionnalités de ce modèle, notamment des capacités visuelles supérieures, la reconnaissance des émotions, les expressions de sortie et la prise en charge des développeurs via une API améliorée et rentable. Qu'il s'agisse d'une assistance virtuelle, d'une traduction en temps réel ou même d'un simple chat, GPT 4o offre une expérience d'IA inégalée à tous les utilisateurs.

GLM-130B propose un modèle de langage bilingue de 130 milliards de paramètres dans la pile de recherche ouverte THUDM construite autour de la recette de pré-entraînement General Language Model (GLM). Les poids ciblent les textes en anglais et en chinois, et le dépôt GitHub fournit le code d'inférence, les tâches d'évaluation et les points de contrôle acceptés à ICLR 2023. Vous pouvez exécuter une génération de gauche à droite ou un remplissage à blanc avec les tokens [MASK] et [gMASK] sur un matériel tenant sur un seul serveur multi-GPU plutôt que via une API propriétaire.

Alors que la plupart des modèles de plus de 100 milliards restent fermés, GLM-130B publie les poids du modèle, les notes d'entraînement et les configurations YAML pour plus de 30 benchmarks. Sa voie de quantification INT4 est optimisée pour que quatre cartes RTX 3090 (24GB) puissent héberger l'inférence avec presque aucune perte de précision, un seuil bien plus bas que la configuration de huit A100 (40GB) utilisée pour les exécutions FP16 complètes. L'objectif d'entraînement combine un remplissage à blanc autorégressif sur 95 % des tokens avec des données d'instruction multitâches issues de T0++ et DeepStruct, ce qui constitue un pari différent du pré-entraînement causal standard de type GPT.

Les chercheurs étudiant le transfert zéro-shot bilingue, la quantification de grands modèles ou les benchmarks reproductibles de LLM tireront le meilleur parti de GLM-130B. Le dépôt se concentre sur les outils d'évaluation et d'inférence plutôt que sur un produit de chat hébergé, bien que THUDM ait ensuite dérivé les travaux de dialogue dans ChatGLM. Prévoyez d'apporter vos propres GPU, un stockage pour un point de contrôle de 260GB et de la patience pour le formulaire de téléchargement des poids.