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百川智能发布超千亿大模型Baichuan 3，宣称中文评测超越GPT-4
在医疗领域的中文任务中也表现突出，成为了表现最佳的大模型之一。
对中华传统文化的深刻理解，在传统文化的诗词创作上，Baichuan 3展现了其对格式、韵律和表意等方面的深刻理解！
Baichuan 3的主要性能高点包括：
1.在中文任务评测中的卓越表现：Baichuan 3在多个权威的中文任务评测中展现出了优异的性能，甚至在某些领域超越了GPT-4。
2.医疗领域的应用：通过构建超千亿Token的医疗数据集和针对性的训练优化，Baichuan 3实现了在医疗领域的高精度诊断和建议，其医疗能力逼近GPT-4水平。
3.创新技术的应用：引入了多种创新技术如“动态数据选择”、“重要度保持”和“异步CheckPoint存储”等，显著提高了模型的训练效率和数据质量。
4.迭代式强化学习的突破：Baichuan 3突破了“迭代式强化学习”技术，进一步提升了其语义理解和生成能力，特别是在诗词创作等方面表现优异。
5.对中华传统文化的深刻理解：在传统文化的诗词创作上，Baichuan 3展现了其对格式、韵律和表意等方面的深刻理解，有助于中华传统文化的传承和发展。
详细：https://mp.weixin.qq.com/s/YkubqYqVwkYGRmFEzQTGqQ?from=groupmessage&isappinstalled=0&scene=1&clicktime=1706503424&enterid=1706503424
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SliceGPT：微软开发的一种新型的大语言模型压缩方法SLICEGPT能够在保持99%，99%，和90%零样本任务性能的同时，将LLAMA2-70B、OPT 66B和Phi-2模型分别去除高达25%的模型参数（包括嵌入）。使用SLICE GPT的模型可以在更少的GPU上运行，并且运行速度更快，无需任何额外的代码优化。在24GB的消费级GPU上，将LLAMA2-70B的总计算量减少到密集模型的64%；在40GB的A100 GPU上减少到66%。主要特点：1、减少模型尺寸：通过在不损失显著性能的前提下，减少模型参数数量，SLICE GPT能够减少大型语言模型的尺寸。这一点通过删除权重矩阵中的行和列来实现，从而减少了模型的存储需求。2、提高计算效率：通过减少模型尺寸，SLICE GPT同样提高了模型在硬件上的运行效率，减少了所需的计算资源。这使得大型模型能够在较小或者更少的硬件资源上运行，提高了模型的可用性。3、保持模型性能：SLICE GPT采用的稀疏化方法能够在去除一定比例的模型参数的同时，保持模型的性能。这是通过精心设计的稀疏化策略来实现的，确保了重要的信息和模型的学习能力不会因为参数的减少而受损。4、灵活性：SLICE GPT不仅适用于特定的模型或架构，它的方法可以广泛应用于各种变换器网络模型，包括但不限于LLAMA2-70B、OPT 66B和Phi-2等模型。工作原理：SLICE GPT的工作原理基于一种新的后训练稀疏化方案，这种方案通过两个关键步骤来减少大型语言模型的计算和内存需求：1、替换权重矩阵：它将模型中的每个权重矩阵替换为一个更小的（密集的）矩阵。这一步骤通过减少网络的嵌入维度，有效地缩减了模型的大小。2、维持计算不变性：SLICE GPT引入了变换器网络中的“计算不变性”概念。这意味着，可以通过特定的变换操作，改变权重矩阵的形状，而不改变其在模型中的功能和影响。这种方法的核心优势在于，它允许模型在去除一定比例的参数后，仍然能够保持接近原始模型的性能。这样，模型就可以在较低的资源需求下运行，同时减少了运行时的计算负担和内存使用。这对于在资源受限的设备上部署大型模型特别有价值，比如普通的个人电脑或者移动设备。论文：https://arxiv.org/abs/2401.15024
