UniLM 对比 GPT-4
在 UniLM 和 GPT-4 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。
当我们把 UniLM 和 GPT-4 放在一起时，哪一个会成为胜利者？
如果我们要分析UniLM和GPT-4，两者都是AI驱动的large language model (llm)工具，我们会发现什么？ 赞成票数显示出对GPT-4的明显偏好。 GPT-4的赞成票数为 9，而 UniLM 的赞成票数为 6。
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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。
GPT-4
什么是 GPT-4?
GPT-4是Openai在扩大深度学习方面努力的最新里程碑。
GPT-4是一个大型的多模式模型（接受图像和文本输入，发射文本输出），尽管在许多现实世界中，虽然比人类的能力较低，但在各种专业和学术基准中都表现出人级的性能。例如，它通过模拟的律师考试，其得分围绕着考试者的前10％。相比之下，GPT-3.5的得分约为底部的10％。我们花了6个月的时间使用对抗性测试计划和CHATGPT的课程将GPT-4的迭代对准4，从而在事实，可管道性和拒绝外出护栏方面取得了我们最好的结果（尽管远非完美）。
GPT-4比以往任何时候都更具创造力和协作性。它可以在创意和技术写作任务上生成，编辑和迭代，例如创作歌曲，写剧本或学习用户的写作方式。
UniLM 赞同数
GPT-4 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。
GPT-4 顶级功能
未列出顶级功能UniLM 类别
- Large Language Model (LLM)
GPT-4 类别
- Large Language Model (LLM)
UniLM 定价类型
- Freemium
GPT-4 定价类型
- Freemium