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Orca：很少见的模型
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第一个模型设置为开源，实际上接近ChatGPT，并且只有13B（对于笔记本来说足够小）。微软的51页报告仅在48小时前发布，但我已经浏览了所有内容，并从其他5篇论文中带来了相关见解。 通过模仿GPT 4的逻辑和解释（并使用GPT 3.5作为助手），以及通过对各种任务的培训和数量级的更多示例，我们有了Orca。我将在十几个基准测试中展示它，并详细介绍它的工作原理和原因。 我还将以Sam Altman和Ilya Sutskever关于开源是否会赶上的评论作为结束语 Orca Paper: https://arxiv.org/pdf/2306.02707.pdf False Promise Paper: https://arxiv.org/pdf/2305.15717.pdf https://sharegpt.com/ FLAN: https://arxiv.org/pdf/2301.13688.pdf Vicuna: https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vic... No Moat memo: https://www.semianalysis.com/p/google... LLM Leaderboard: https://chat.lmsys.org/?leaderboard AGIEval: https://arxiv.org/pdf/2304.06364.pdf BIG-Bench Hard: https://arxiv.org/pdf/2210.09261.pdf Language Models as Tool Makers: https://arxiv.org/pdf/2305.17126.pdf Altman Interview: • Captivating Discu... DERA Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17071 Let's Verify Step by Step: https://arxiv.org/abs/2305.20050 https://www.patreon.com/AIExplained
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