• Groq, một startup phần cứng AI, đã phát hành hai mô hình ngôn ngữ nguồn mở vượt trội các gã khổng lồ công nghệ về khả năng sử dụng công cụ chuyên biệt.
• Mô hình Llama-3-Groq-70B-Tool-Use đã giành vị trí số 1 trên Bảng xếp hạng Gọi hàm Berkeley (BFCL), vượt qua các sản phẩm độc quyền từ OpenAI, Google và Anthropic.
• Mô hình 70B tham số đạt độ chính xác tổng thể 90,76% trên BFCL, trong khi mô hình 8B nhỏ hơn đạt 89,06%, xếp hạng thứ 3 tổng thể.
• Groq phát triển các mô hình này cùng với công ty nghiên cứu AI Glaive, sử dụng kết hợp tinh chỉnh toàn bộ và Tối ưu hóa Ưu tiên Trực tiếp (DPO) trên mô hình cơ sở Llama-3 của Meta.
• Nhóm nhấn mạnh việc chỉ sử dụng dữ liệu tổng hợp được tạo ra một cách có đạo đức để đào tạo, giải quyết các mối quan ngại phổ biến về quyền riêng tư dữ liệu và overfitting.
• Bằng cách đạt hiệu suất hàng đầu chỉ sử dụng dữ liệu tổng hợp, Groq thách thức quan niệm cho rằng cần lượng lớn dữ liệu thực tế để tạo ra các mô hình AI tiên tiến.
• Các mô hình hiện có sẵn thông qua API Groq và Hugging Face, một nền tảng phổ biến để chia sẻ các mô hình học máy.
• Groq cũng ra mắt demo công khai trên Hugging Face Spaces, cho phép người dùng tương tác với mô hình và kiểm tra khả năng sử dụng công cụ của nó.
• Cộng đồng AI đã phản ứng nhiệt tình, với nhiều nhà nghiên cứu và nhà phát triển háo hức khám phá khả năng của các mô hình.
• Cách tiếp cận nguồn mở của Groq tương phản rõ rệt với các hệ thống đóng của các công ty công nghệ lớn hơn.
• Sự thành công của các mô hình Groq có thể dẫn đến một sự thay đổi mô hình trong cách AI được phát triển và triển khai, có khả năng dân chủ hóa quyền truy cập vào các khả năng AI tiên tiến.
📌 Mô hình AI nguồn mở Llama-3-Groq-70B của Groq đạt vị trí số 1 trên bảng xếp hạng BFCL với độ chính xác 90,76%, vượt qua GPT-4 và Claude. Sử dụng dữ liệu tổng hợp đạo đức, mô hình mở ra khả năng dân chủ hóa AI và thúc đẩy đổi mới trong ngành.
https://venturebeat.com/ai/groq-open-source-llama-ai-model-tops-leaderboard-outperforming-gpt-4o-and-claude-in-function-calling/