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中文OCR超越GPT-4V,參數量僅2B,面壁小鋼炮拿出了第二彈

AIGC動態2年前 (2024)發布 機器之心
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中文OCR超越GPT-4V,參數量僅2B,面壁小鋼炮拿出了第二彈

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原標題:中文OCR超越GPT-4V,參數量僅2B,面壁小鋼炮拿出了第二彈
關鍵字:模型,智能,參數,解讀,知乎
文章來源:機器之心
內容字數:11828字

內容摘要:


機器之心報道
作者:澤南、杜偉OpenAI后,大模型新增長曲線來了。
大語言模型的效率,正在被這家「清華系」創業公司發展到新高度。從 ChatGPT 到 Sora,生成式 AI 技術遵從《苦澀的教訓》、Scaling Law 和 Emerging properties 的預言一路走來,讓我們已經看到了 AGI 的冰山一角,但技術的發展的方向還不盡于此。
最近一段時間,科技公司大力投入生成式 AI,一系列新的概念正在出現:手機廠商認為「AI 手機」正在引領手機形態的第三次轉變;PC 廠商認為「AI PC」可能會改變個人電腦的形態;而對于更多科技公司來說,AI 進入 2.0 時代后,所有應用「都應該重寫一遍」。
這些改變游戲規則的事物,背后隱含著一個邏輯:AI 大模型需要快速覆蓋大量場景。而對于算力有限的端側而言,優化是重中之重。從應用落地的角度看,輕量級、MoE 大模型已經成為人們重要的探索方向。
面對逐漸增多的生成式 AI 落地需求,「清華系」創業公司面壁智能一直在致力于對語言模型進行優化,使其在同等成本下達到更好的效果。
今年 2 月 1 日,面壁智能發布的第一代 2B 旗艦端側大模


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文章來源:機器之心
作者微信:almosthuman2014
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