Metaは最近、大規模言語モデル（LLM）のマルチターン会話と多言語環境における指示遵守能力を評価することを目的とした、新しいベンチマークであるMulti-IFを発表しました。このベンチマークは8つの言語を網羅し、4501個の3ターン会話タスクを含んでおり、複雑なマルチターンと多言語シナリオにおける現在のモデルのパフォーマンスに焦点を当てています。既存の評価基準のほとんどは、シングルターンの会話と単一言語タスクに集中しており、モデルの実際のアプリケーションにおけるパフォーマンスを包括的に反映することは困難です。Multi-IFの発表はまさにそのためです。

人工知能研究機関Nous Researchは最近、大規模言語モデルHermes3-70BにアクセスできるNous Chatチャットボットをリリースしました。Nous ChatチャットボットはChatGPTのような使い慣れたインターフェースを提供し、ユーザーはコードを実行することなくモデルと対話できます。Nous Chatボットは、ロングコンテキストメモリ、マルチターン会話、複雑なロールプレイング、自己独白などの機能を備えています。現在Nous Rese...

智譜AIオープンソースプラットフォームは、GLM-4-Flashモデルの無料公開を発表しました。これはAIアプリケーションのイノベーションを促進することを目的としています。このモデルは高速性と経済性を特徴としており、迅速な対応が求められる簡単なタスクに適しており、マルチターン会話、ウェブブラウジング、ファンクションコール、長文推論をサポートし、26の言語に対応しています。適応的重み量子化、並列化、バッチ処理、投機的サンプリングなどの最適化技術により、GLM-4-Flashは推論コストを大幅に削減しました。事前学習段階では、10Tを超える高品質な多言語データを取得しています。モデルは論理…