Gopher 对比 GLM-130B
在 Gopher 和 GLM-130B 的对决中，哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具脱颖而出？我们比较评论、定价、替代品、赞成票、功能等等。
Gopher 和 GLM-130B，哪一个更优？
当我们比较Gopher和GLM-130B时，这两个都是AI驱动的large language model (llm)工具， GLM-130B在赞成票方面脱颖而出。 GLM-130B的赞成票数为 7，而 Gopher 的赞成票数为 6。
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Gopher
什么是 Gopher?
通过 DeepMind 对人工智能语言处理能力的探索，发现人工智能的前沿进展。这一探索的核心是 Gopher，这是一个拥有 2800 亿参数的语言模型，旨在理解和生成类人文本。语言是人类智力的核心，使我们能够表达思想、创造记忆和促进理解。
DeepMind 的跨学科团队意识到其重要性，致力于推动 Gopher 等语言模型的发展，平衡创新与道德考虑和安全性。了解这些语言模型如何通过提高从阅读理解到事实检查等任务的性能来推进人工智能研究，同时识别逻辑推理挑战等限制。还关注与大型语言模型相关的潜在道德和社会风险，包括偏见和错误信息的传播，以及为减轻这些风险而采取的步骤。
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。
Gopher 赞同数
GLM-130B 赞同数
Gopher 顶级功能
高级语言建模： Gopher 代表了大规模语言模型的重大飞跃，重点是理解和生成类人文本。
道德和社会考虑因素： 识别和管理与人工智能语言处理相关的风险的主动方法。
性能评估： Gopher 在众多任务中表现出了显着的进步，更接近人类专家的性能。
跨学科研究： 来自不同背景的专家之间的合作，以解决语言模型训练中固有的挑战。
创新研究论文： 发布三篇论文，涵盖 Gopher 模型研究、道德和社会风险以及提高效率的新架构。
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。
Gopher 类别
- Large Language Model (LLM)
GLM-130B 类别
- Large Language Model (LLM)
Gopher 定价类型
- Freemium
GLM-130B 定价类型
- Free