GLM-130B 对比 Terracotta

在 GLM-130B 和 Terracotta 的对决中,哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具脱颖而出?我们评估评论、定价、替代品、功能、赞成票等等。

当我们把 GLM-130B 和 Terracotta 放在一起时,哪一个会成为胜利者?

让我们仔细看看GLM-130B和Terracotta,两者都是AI驱动的large language model (llm)工具,看看它们有什么不同。 GLM-130B是赞成票的明显赢家。 GLM-130B已经获得了 7 个 aitools.fyi 用户的赞成票,而 Terracotta 已经获得了 6 个赞成票。

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GLM-130B

GLM-130B

什么是 GLM-130B?

在 ICLR 2023 上展示的 GLM-130B 代表了一种突破性的开放式双语预训练模型,以其令人印象深刻的 1300 亿个参数而脱颖而出。 GLM-130B 专为中英文双向密集建模而开发,利用通用语言模型 (GLM) 算法进行预训练,并经过优化,可在单个服务器设置上运行推理任务,无论是 A100 (40G * 8)或V100(32G * 8)。此外,它与 INT4 量化的兼容性意味着可以进一步降低本已适度的硬件要求,从而允许具有 4 * RTX 3090 (24G) 的服务器以最小的性能下降来支持该模型。

作为训练过程的一部分,GLM-130B 消化了由超过 4000 亿个文本标记组成的广泛数据集,其中中文和英文均等。与同类产品相比,它拥有卓越的双语支持、跨各种数据集的卓越性能,并提供快速的推理时间。此外,该存储库还通过促进 30 多个任务的开源代码和模型检查点来提高可重复性。

Terracotta

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。

GLM-130B 赞同数

7🏆

Terracotta 赞同数

6

GLM-130B 顶级功能

  • 双语支持: GLM-130B 同时支持英语和中文语言型号。

  • 高性能: 综合基准测试显示 GLM-130B 在不同数据集上的性能优于竞争对手模型。

  • 快速推理: 利用 SAT 和 FasterTransformer 在单个 A100 服务器上进行快速推理。

  • 可重复性: 得益于开源代码和模型检查点,30 多项任务的结果一致。

  • 跨平台兼容性: 适应一系列平台,包括 NVIDIA、Hygon DCU、Ascend 910 和 Sunway。

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。

GLM-130B 类别

    Large Language Model (LLM)

Terracotta 类别

    Large Language Model (LLM)

GLM-130B 定价类型

    Free

Terracotta 定价类型

    Freemium

GLM-130B 标签

GitHub
Bilingual Pre-Trained Model
GLM-130B
ICLR 2023
Open Source
Machine Learning

Terracotta 标签

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By Rishit