GLaM 对比 Stellaris AI
探索 GLaM 和 Stellaris AI 的对决，找出哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具获胜。我们分析赞成票、功能、评论、定价、替代品等等。
在 GLaM 和 Stellaris AI 的对决中，哪一个夺冠？
当我们将GLaM与Stellaris AI进行对比时，两者都是AI操作的large language model (llm)工具，并将它们并排放置时，我们可以发现几个重要的相似之处和分歧。 就赞成票而言，没有明显的赢家，因为这两种工具都获得了相同的数量。 您的投票很重要！通过投票帮助我们决定 aitools.fyi 用户中的获胜者。
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GLaM
什么是 GLaM?
题为“GLaM：专家混合的语言模型的高效扩展”的论文提出了一种新的语言模型开发方法，可以提高效率和性能。 GPT-3 等传统密集模型通过扩展大型数据集和提高计算能力，在自然语言处理 (NLP) 方面取得了突破。然而，这种扩展的资源成本很高。
提出的 GLaM 模型通过引入稀疏激活的专家混合架构来解决这个问题。这使得 GLaM 能够拥有更多的参数——1.2 万亿，大约是 GPT-3 的 7 倍——同时减少训练和推理所需的能量需求和计算量。值得注意的是，GLaM 在 29 个 NLP 任务中的零样本和一次性学习方面也优于 GPT-3，这标志着在寻求更高效、更强大的语言模型方面向前迈出了一步。
Stellaris AI
什么是 Stellaris AI?
加入AI技术的最前沿，具有Stellaris AI的使命，以创建开创性的本地安全大型语言模型。在Stellaris AI，我们在高级SGPT-2.5型号中优先考虑安全性和实用性，该模型专为通用应用而设计。我们邀请您加入我们的候补名单，成为这一创新旅程的一部分。我们致力于AI开发的承诺反映在我们对本地安全的奉献精神中，确保我们的模型在各个领域提供可靠和安全的性能。 Stellaris AI正在塑造数字智能的未来，并且加入我们，您将尽早访问SGPT-2.5，该产品有望改变我们与技术互动的方式。不要错过与一个前瞻性社区合作的机会 - 提交您的兴趣，并成为当今AI的一部分。
GLaM 赞同数
Stellaris AI 赞同数
GLaM 顶级功能
大模型容量： GLaM 模型拥有 1.2 万亿个参数。
提高效率： 与 GPT-3 相比，训练 GLaM 仅消耗三分之一的能量。
减少计算要求： GLaM 需要一半的计算失败来进行推理。
出色的性能： GLaM 在零样本和单样本学习任务中实现了更好的整体性能。
创新架构： GLaM 采用稀疏激活的专家混合框架。
Stellaris AI 顶级功能
本机安全： 为人工智能应用程序提供可靠、安全的性能。
通用： 设计用于跨广泛领域的通用性。
创新： 处于大型语言模型开发的前沿。
社区： 加入投资人工智能进步的前瞻性社区。
抢先体验： 有机会在正式发布之前访问高级 SGPT-2.5 模型。
GLaM 类别
- Large Language Model (LLM)
Stellaris AI 类别
- Large Language Model (LLM)
GLaM 定价类型
- Free
Stellaris AI 定价类型
- Freemium