国产大模型推理能力已超GPT-3.5！冲进OpenAI评测榜第一梯队

　　本文来自于微信公众号 量子位 (ID:QbitAI)，作者:唐璜 。

　　OpenAI开源的数学数据集，中国厂商新成绩一举冲到最前列!

　　就在9月16日，国产大模型在权威推理评测集GSM8K中，首次达到了80%正确率，大幅领先GPT-3.5(57.1%)和LLaMA2-70B(56.8%)。

　　而且这家厂商在大模型榜单上刷新全球纪录，已经不是第一次了。

　　它背后的公司在风起云涌的大模型技术江湖中，也频频被提及，越来越受关注。

　　不卖关子，它正是天工大模型，由昆仑万维打造。

　　怎么做到的?具体来看。

　　大模型推理能力Benchmark跻身前列

　　天工大模型这次一战成名的，是大模型数学推理能力评测基准，GSM8K。

　　GSM8K由OpenAI发布，是一个涵盖8500个小学水平高质量数学题的数据集，设计原则有四:

　　高质量、高多样性、中等难度和自然语言解决方案。

　　所以这家伙现在一般被用做测试各家大模型推理能力的Benchmark。

　　上个月，微软和中国科学院联合发布了一项关于WizardMath的研究结果，主要在GSM8K和另一个常见数学基准上测试了市面上主流开闭源大模型的性能。

　　闭源模型上，拿下最高分的是GPT-4，正确率92%;GPT-3.5的正确率为57.1%。

　　开源模型这边，不同参数规模的LLaMA-2最高正确率56.8%，最高分则被微软的WizardMath-70B拿走，正确率81.6%。

　　那么，天工大模型的成绩怎么样?

　　正确率80%。

　　这个成绩，比目前最强数学垂域开源模型的WizardMath-70B低了1.6%，与ChatGPT、540B参数的PaLM-2几乎持平。

　　并且大幅超过GPT-3.5和各个规模的LLaMA2。

　　同时在小米公开的中文数学测试集Cmath上，天工大模型平均准确率为76.8%(ChatGPT74.8%)。

　　为了做个验证，按照惯例，天工大模型和GPT-3.5面临了来自GSM8K测试集的英文同题考验。

　　Round one

　　问:每天，Wendi给每只鸡喂三杯混合鸡饲料，其中包括种子、黄粉虫和蔬菜，以帮助它们保持健康。她分三餐给鸡喂食。上午，她给鸡群喂15杯饲料。下午，她再给鸡喂25杯饲料。

　　如果Wendi有20只鸡，那么一天的最后一餐，她需要给鸡喂多少杯饲料?

　　天工大模型答，一天的最后一餐中要喂20杯饲料，才能确保鸡崽子们一天都吃饱。

　　GPT-3.5答，Wendi需要在一天的最后一餐中给鸡崽子们喂21杯饲料。

　　OK，这一局，GPT-3.5输了。

　　Round two

　　问:道费尔姐妹带着从动物收容所领养的7只小猫开车回家时，妈妈打来电话，告诉她们家里的两只猫刚生了小猫。妈妈说，Patchy猫猫生了三倍于被领养数量的小猫，而另一只Trixie猫猫生了12只。

　　现在道费尔一家一共有多少只小猫?

　　天工大模型答，当然是有40只小猫啦～

　　GPT-3.5答，道费尔一家现在共有33只小猫。

　　看来第二局还是天工大模型赢了。

　　Round3

　　问:巨龙高坐在法尔博山上，向1000英尺范围内的任何东西疯狂喷火。波莉可以将压制巨龙的武器投掷400英里，但当她拿着蓝宝石时，能比不拿宝石时把标枪扔得远三倍。

　　如果拿着宝石，波莉能站在龙焰射程之外多远的地方，用金标枪击中龙?

　　天工大模型给出的解题思路如下，并且生成答案为200英尺。

　　GPT-3.5给出的解题思路也摆在这，最后答案也是200英尺。

　　这次二位打成了平局。

　　但是可以看到，相比GPT-3.5，天工大模型的解题思路更简单直接，解题步骤也更少更短。

　　一般来说，目前主流大模型们最近不太流行公开评测结果，但昆仑万维放话了:

　　虽然现在还是内测阶段，但天工大模型这次不仅对外公布了评测结果，还宣布后续会部署上线基座，供用户体验。

　　更重要的是，天工大模型允许研究人员、开发者申请API，对上述结果进行验证。

　　PS申请方法:

　　提供“姓名”“手机号”“所属机构/单位”，发送至官方邮箱neice@kunlun-inc.com进行申请。

　　若通过，三个工作日内将收到回复邮件，内含测试API及相关信息。

　　(截止时间为9月27日0点) 多个榜单跻身前列

　　除了GSM8K，另一个推理评测基准HumanEval，以及两个通识评测基准MMUL、C-Eval上，天工大模型也有出色表现。

　　HumanEval同样出自OpenAI，是OpenAI为了评估Codex模型的有效性而创建的数据集。

　　通过这个数据集，研究人员可以对Codex模型进行评估，并了解其在代码生成方面的准确性和效果。

　　在这个数据集上，天工大模型成绩是37.2%。

　　MMLU是UC伯克利等打造，集合了科学、工程、数学、人文、社会科学等领域的57个科目。

　　其主要目标，是对模型的英文跨学科专业能力进行深入测试。天工大模型的成绩是65%。

　　C-EVAL评测基准由上海交大、清华以及爱丁堡大学联合创建，是一个面向中文语言模型的综合考试评测集，覆盖了52个来自不同行业领域的学科。

　　天工大模型的得分为65，超过了GPT-3.5的54.4的成绩。

　　成绩亮眼的天工大模型，发布在今年4月。

　　其AI生成能力可满足文案创作、知识问答、代码编程、逻辑推演、数理推算等多元化需求。

　　4月发布，9月能取得酱紫的成绩，昆仑万维是怎么饲养天工大模型这匹黑马的?

　　先拿模型实力来说话。

　　这是一个双千亿大模型(指天工拥有千亿预训练基座模型和千亿RLHF模型。)，目前版本最高支持1万字以上文本对话，实现20轮次以上用户交互。

　　二者的“强强联手”之下，天工大模型的优势便凸显了出来。

　　而模型层之外，为大模型积攒实力的无外乎算法、算力、数据三大件。

　　算法层方面，天工大模型也有自己的秘籍。

　　通常来说，市面上大模型们普遍采用Transformer架构。在此基础上，天工团队首次引入了蒙特卡洛搜索树算法(AlphaGo背后也是这算法)。

　　再说天工大模型背后的算力，基于中国最大的GPU集群之一。

　　强劲算力鼎力支持的，是天文数字版的数据量——按照借助“开源力量”的策略，天工从数十万亿的数据中，最终清洗、筛选出了近3万亿单词的数据。

　　现在，天工大模型在推理、通识多个榜单开花，可以想见因为背后算力、算法、数据扎实储备，天工大模型拥有的已经不是模型规模优势，技术创新和推理性能方面，也有了新突破。 国产大模型绕不过的狠角色

　　其实，推理能力大幅超过GPT-3.5和LLaMA2，已经不是昆仑万维携天工大模型第一次拿成绩炸场。

　　不久之前，天工大模型多模态团队的Skywork-MM用了大约50M的图文数据，以远小于其他大模型的数据量(>100M)，登顶了多模态榜单。

　　昆仑万维另一则引得众人瞩目的新闻，是AI大牛颜水成的加入。

　　他出任天工智能联席CEO、2050全球研究院院长，将在新加坡、伦敦、硅谷三地建立2050全球研究院的研究中心，并逐步开展几个领域的研究:

　　下一代Foundation Model的基础研究和研发;

　　Agent的研发和智能体进化的研究;

　　生物智能等前沿技术领域的探索。

　　颜水成道出加盟昆仑万维的原因:

　　在通用人工智能领域，从研究、研发到产品是完整的链条，缺一不可，只有将三者完全打通，研究才能发挥最大价值。

　　在国内，能将研究、研发、产品三线合一的平台少之又少，昆仑万维布局了AI大模型、AI动漫、AI社交、AI游戏、AI搜索和AI音乐六大方向，同时昆仑万维的核心业务面向全球市场，其能力矩阵和生态系统非常具有想象空间。

　　大模型潮流，浩浩荡荡。

　　今年以来国产大模型的发展势头迅猛，吸引越来越多的人才加入其中，由此助力各家大模型不断地迭代升级，涌现出更强大的能力，适配更广泛的应用场景。

　　昆仑万维在大模型的变革中，战略重视，动作频频，而且也有业务场景。

　　可以不夸张地说一句，昆仑万维和它家的天工大模型，已经是大模型江湖中，一个绕不过去的狠角色了。