Llama-2首个全方位评测，国内外Apache模型大比拼

>Llama-2在英文词汇灵活性、科学知识程度和解释灵活性上从未较为比起ChatGPT。Llama-2在英文灵活性上个人化稍逊于ChatGPT。这一得出结论，Llama-2本身作为中庭三维并不需要支持英文技术的发展并不是一个都有出类拔萃的选择。直觉灵活性上，不管当同系，Llama-2距离ChatGPT仅仅存有较少差异。由此可见，对于大三维来说，直觉灵活性增加的高难度比大体上词汇灵活性增加的高难度要高得多。安全和交叉让三维可能会严厉

Llama-2的；还有特色是它在培训处理过程当中采用了比较完善的安全和交叉设计方案，在经济效益交叉和实用性上有较少增加。

但在试验中当中我们也注意到，Llama-2的实用性和三维灵活性的最大限度不能好好得都有好，三维非常谨小慎微，对于很多常见缺陷都拒绝接受回复。

国外三维不落下风

近几个月，国外大三维工业发展迅速，多个大企业和科研的机构都刊发了各自的大三维，其当中不乏千亿值的大三维。

那么国外大三维和Llama-2相对于来说，或许显出如何呢？很多朋友都关切这个缺陷。

重当中量级三维的对比

国外的机构刊发的70B或者愈来愈高当中量级的三维普遍尚未Ubuntu，很多三维只通过BetaAPI发放可用服务，因此我们还很难赢得对很多国产三维的全量该软件数据资料。

在OpenCompass上，由南京人工智慧实验室和夏桀生物技术牵头多所高校刊发的千亿值穷·浦语三维（InternLM-104B）从未有了进一步的该软件结果。

基于这个结果，我们比较了穷·浦语和ChatGPT与Llama-2的安全性：

在重当中量级三维的对比当中，穷·浦语显出出类拔萃，在仅有大众化该软件集上反超于Llama-2以及ChatGPT。具体而言，在43个该软件集当中，InternLM-104B在34个该软件集当中突破ChatGPT，在41个该软件集上突破Llama-2-70B。

英文笔试急遽反超：

在英文笔试该软件集CEval和招生该软件集GAOKAO-Bench上，InternLM-104B都急遽超过Llama2-70B。

词汇灵活性略为战术上：

在当同系的大体上词汇任务上，包括字词解释，出处习语，译成等该软件集上，InternLM-104B都有战术上，其当同系该软件集上差异愈来愈大。

阅读解释“穷”当今：

在当同系的各类阅读解释该软件集上，InternLM-104B之外显出出微小的战术上，从重构段当中概述和解释关键信息的灵活性值得一提。

直觉灵活性技高一筹：

在常识直觉、数理逻辑直觉、信息化直觉的各种数据资料集上，InternLM-104B都有比较稳定的造就，相对于来说Llama2-70B有一定战术上。

科学知识详述平分秋色：在BoolQ，CommonSenseQA，TrivialQA，NaturalQuestion等科学知识详述该软件集上，两个三维显出相当，可见科学知识程度不能微小差异。

code灵活性互相攻击：

InternLM-104B和Llama2-70B的code灵活性媲美，HumanEval和 MBPP两个数据资料集上互相攻击。

轻当中量级三维的对比

重当中量级赛道上你追我赶，在7B当中量级的轻当中量级赛道上，Ubuntu三维的相互竞争也甚为活跃。

在众多国外Ubuntu三维之当中，百川智能刊发的Baichuan-7B、清华大学和智谱AI刊发的ChatGLM2-6B、南京人工智慧实验室刊发的InternLM-7B等出类拔萃三维广受出版界关注。

我们把这些国外三维和Llama-2-7B顺利完成了个人化该软件对比：

下下述了这几个7B当中量级三维在几个有纪念性该软件集上的显出：

近期：Llama-2在科学知识灵活性上有微小战术上。

但在自然科学、词汇、直觉和解释灵活性上，InternLM和ChatGLM2都从未突破了Llama-2，而且InternLM的反超战术上甚为微小。

上网商用形成星火之势

几个月年前Llama的Ubuntu了一个社区，让众多Linux和研究者受益匪浅，衍生出整个长颈鹿远亲，但遗憾的是其协议限制商用，将大企业拒之门外。

7月6日，世界人工智慧大会上，穷浦语Ubuntu大体上概念正式刊发，Ubuntu了InternLM-7B并发放上网商用批准后。

以后，ChatGLM2-6B和Llama2等Ubuntu三维相继推进上网商用，迎合了工业发展潮流和一个社区强烈要求。

相信Ubuntu一个社区的星星之火将对行业形成燎原之势，进一步增高大三维紧贴技术的发展的门槛。

— 完 —

光子位 QbitAI · 新闻号跳槽

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