Tại sao các mô hình AI tạo sinh nguồn mở vẫn chậm một bước so với GPT-4
- Các mô hình AI nguồn mở như Meta's Llama 2 không đạt hiệu suất cao như GPT-4 của OpenAI trong các kiểm tra chuyên ngành.
- Một nghiên cứu từ Pepperdine University, UCLA và UC Riverside đã sử dụng Llama 2 để trả lời câu hỏi về nephrology nhưng không đạt kết quả khả quan.
- Trong khi đó, GPT-4 đạt tỷ lệ đúng 73,3% trong các bài kiểm tra tương tự, rất gần với ngưỡng đậu là 75%.
- Các mô hình nguồn mở khác như Vicuña và Falcon cũng không thể hiệu quả hơn nhiều so với cách đoán mò.
- Sự chênh lệch này là minh chứng rõ ràng về khoảng cách chất lượng giữa các mô hình AI nguồn mở so với mô hình thương mại, đặc biệt trong lĩnh vực đòi hỏi kiến thức chuyên sâu.
📌 GPT-4 đã cho thấy khả năng tiếp cận ngưỡng hiệu suất của con người với tỷ lệ đúng 73,3% trong các bài kiểm tra chuyên ngành, trong khi các mô hình AI nguồn mở như Llama 2 vẫn còn nhiều hạn chế, không hiệu quả hơn việc đoán mò.
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
TAG
AI giáo dục
AI sinh-y-duoc
AI nghệ thuật
AI pháp lý-quản trị-chủ quyền
AI models
AI xã hội
AI prompts
AI kiến thức-khóa học
AI video
AI công nghiệp-lĩnh vực
AI edge
AI viễn thông
AI tools
AI chính phủ
AI GPT Store
AI cybersecurity
AI so sánh
AI đạo đức
AI tips
AI market
AI relations
AI quân sự
AI an toàn-an ninh-techwar
AI việc làm
AGI
AI doanh nghiệp
AI No-Low Code
OpenAI ChatGPT
AI môi trường-năng lượng
AI skill-talent
AI & công nghệ khác
AI nghiên cứu
AI chips-hardware-compute
AI vs con người
AI coding assistant
AI mở-nguồn mở
AI năng suất
AI startup-M&A
AI tương lai
AI báo chí
AI data
AI bản quyền
AI PC
AI riêng tư
AI deepfake-ảo giác-ANTT
AI ảnh-video-music-âm thanh
AI detect-test
AI minh bạch
AI nhỏ
AI hồi sinh
AI kiếm tiền
AI nông nghiệp-thực phẩm
AI ngân hàng-tài chính
AI giao thông
AI marketing-kinh doanh
AI smartphone
AI robotics-auto-agents
AI consumer devices
AI ecosystem
AI manufacturing
AI benchmark
Telecom
AI thành công-thất bại
National AI links
Digital
Semi-Cloud-DC-Green
Cybersecurity
Digital Legal
HTS