GLaM 对比 Terracotta
在 GLaM 和 Terracotta 的对决中，哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具夺冠？我们审查功能、替代品、赞成票、评论、定价等等。
在 GLaM 和 Terracotta 的对决中，哪一个夺冠？
如果我们要分析GLaM和Terracotta，两者都是AI驱动的large language model (llm)工具，我们会发现什么？ 这两个工具都没有领先，因为它们都有相同的点赞数。 每一张选票都很重要！投下你的一票，为决定获胜者做出贡献。
您不同意结果？投票帮助我们决定！
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。
Terracotta
什么是 Terracotta?
Terracotta 是一个尖端平台，旨在增强使用大型语言模型 (LLM) 的开发人员和研究人员的工作流程。这个直观且用户友好的平台可让您轻松管理、迭代和评估微调后的模型。借助 Terracotta，您可以安全地上传数据，针对分类和文本生成等各种任务微调模型，并使用定性和定量指标创建全面的评估来比较模型性能。我们的工具支持与 OpenAI 和 Cohere 等主要提供商的连接，确保您能够获得广泛的 LLM 功能。 Terracotta 是人工智能爱好者和斯坦福大学毕业生 Beri Kohen 和 Lucas Pauker 的创造，他们致力于推进法学硕士的发展。加入我们的电子邮件列表，随时了解 Terracotta 提供的最新更新和功能。
GLaM 赞同数
Terracotta 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。
Terracotta 顶级功能
管理多个模型： 在一个方便的地方集中处理所有经过微调的模型。
快速迭代： 通过快速定性和定量评估简化模型改进过程。
多个提供商： 与 OpenAI 和 Cohere 的服务无缝集成，以增强您的开发流程。
**上传您的数据：**上传并安全地存储您的数据集以进行模型微调。
创建评估： 利用准确性 BLEU 和混淆矩阵等指标对模型性能进行深入的比较评估。
GLaM 类别
- Large Language Model (LLM)
Terracotta 类别
- Large Language Model (LLM)
GLaM 定价类型
- Free
Terracotta 定价类型
- Freemium