卡勒威vs塔林利瓦迪亚竞彩盘口分析（caleida卡勒达）

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本文目录一览：

• 1、大语言模型评测

大语言模型评测

大模型评测全解析：现状、方法与挑战 大型语言模型（LLMs）的崛起引发了广泛的关注，对它们的评估成为关键。首篇综述文章《A Survey on Evaluation of Large Language Models》深入探讨了评测对象、评测领域、评测方法和评估挑战。

LLMs（大语言模型）的自动评估指标主要包括N-gram、EM、ROUGE & BLEU、BERTScore以及Perplexity和F1-score。N-gram作为统计模型，通过计算文本中连续N个字符或单词的出现频率，适用于多种自然语言处理任务，但可能会遇到稀疏性问题。EM则关注预测与答案的精确对应。

多模态大语言模型（MLLM）的兴起带来了革命性的能力提升，比如看图写作和看图写代码，但仅凭这些样例难以全面评估模型性能。为此，腾讯优图实验室与厦门大学共同构建了一个全面的评测基准MM，对现有12种开源MLLM模型进行了全面定量评测，并发布了16个排行榜，覆盖感知和认知能力。

在这篇文章中，我们将深入探讨在 NVIDIA A5000 GPU 上测试阿里最热门的大模型 Qwen2 的性能。Qwen2 是阿里云推出的开源大语言模型系列，拥有多种参数大小，包括一个混合专家模型，已经在 Hugging Face 上开源。

国内使用频率比较高的大语言模型是文心一言（ERNIE Bot，可以协助你完成范围广泛的任务并提供有关各种主题的信息，比如回答问题，提供定义和解释及建议。如果你有任何问题，请随时向我提问。文心一言是由百度公司开发的大语言模型，它能够理解和生成自然语言文本，尝试回答各种问题和提供信息。

哈尔滨工业大学（深圳）的研究团队发布了一款多模态大语言模型——九天（JiuTian-LION），在13个视觉语言任务中实现了顶尖性能，性能提升了5%。为解决当前多模态大语言模型在视觉信息提取上的不足，九天模型首次提出了双层知识增强的策略，融合细粒度空间感知和高层语义视觉知识，显著提升了模型的视觉理解能力。

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