Gopher 对比 OPT
在比较 Gopher 和 OPT 时，哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具更出色？我们看看定价、替代品、赞成票、功能、评论等等。
Gopher 和 OPT，哪一个更优？
当我们将Gopher和OPT并排放置时，这两个都是AI驱动的large language model (llm)工具， 这两个工具都没有领先，因为它们都有相同的点赞数。 您可以通过投票来帮助我们决定获胜者，并使天平倾向于其中一个工具。
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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。
OPT
什么是 OPT?
Open Pre-trained Transformer (OPT) 模型是参数范围从 1.25 亿到 1750 亿个的大型语言模型的集合。这些模型经过训练可以执行零样本和少样本学习，这在各种语言任务中都表现出了显着的能力。 OPT 模型被设计为比其他大规模语言模型（例如 GPT-3）更易于访问的替代品，GPT-3 由于计算成本而通常需要大量资源来复制。
OPT 还因其开发过程中的环境足迹较小而脱颖而出，与 GPT-3 相比，其碳足迹仅为七分之一。 OPT 背后的研究人员小心翼翼地全面、负责任地分享他们的模型，不仅提供模型权重，还提供他们的开发挑战日志和实验所需的代码。
Gopher 赞同数
OPT 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。
OPT 顶级功能
高性能模型： OPT 模型在零样本和少样本学习任务中表现出强大的性能。
尺寸范围： OPT 套件提供各种模型尺寸，从 125M 到 175B 参数。
可访问且透明： 完整的模型权重和开发细节与研究社区共享。
环保开发： 与 GPT-3 等模型相比，OPT 所需的碳足迹显着减少。
支持资源： 该版本包括供研究人员使用的详细日志和代码。
Gopher 类别
- Large Language Model (LLM)
OPT 类别
- Large Language Model (LLM)
Gopher 定价类型
- Freemium
OPT 定价类型
- Freemium