UniLM 对比 Gopher
探索 UniLM 和 Gopher 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 UniLM 和 Gopher 的对决中，哪一个夺冠？
当我们将UniLM与Gopher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。 UniLM 和 Gopher 的点赞数不相上下。 成为决策过程的一部分。您的投票可能决定获胜者。
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UniLM
什么是 UniLM?
本文介绍了 UniLM，一种统一的预训练语言模型，它可以作为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）任务的新基准。它的独特之处在于使用了共享 Transformer 网络，该网络在单向、双向和序列到序列任务上进行了预训练，并采用特殊的自注意力掩码进行上下文预测控制。 UniLM 在 GLUE 基准测试中优于 BERT，在 SQuAD 2.0 和 CoQA 问答中表现出色，在五个 NLG 数据集中创造了新记录，包括在 CNN/DailyMail 和 Gigaword 摘要任务中的显着改进。作者共享的模型和代码有助于研究社区取得进一步的进展。
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。
UniLM 赞同数
Gopher 赞同数
UniLM 顶级功能
全面的预训练： UniLM 针对单向、双向和序列到序列语言建模任务进行了预训练。
双用途设计： 针对自然语言理解和生成进行了优化，使其成为 NLP 中的多功能工具。
卓越的自注意力控制： 共享 Transformer 网络中独特的自注意力掩码允许特定于上下文的预测。
基准卓越： 在多个基准上取得了最先进的结果，超越了 BERT 等之前的模型。
开源贡献： 作者提供预训练模型和代码的访问权限，以供社区使用和改进。
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。
UniLM 类别
- Large Language Model (LLM)
Gopher 类别
- Large Language Model (LLM)
UniLM 定价类型
- Freemium
Gopher 定价类型
- Freemium