刚刚,OpenAI劲敌重磅发布Inflection-2.5!性能媲美GPT-4但计算量仅为40%,高情商应用Pi日活已破百万

人工智能 新闻
到了2024年,大模型领域还是这么卷。继世界最强模型Claude 3诞生之后,OpenAI劲敌新升级了Inflection-2.5,仅用40%的计算量,性能竟与GPT-4平起平坐。

真的卷疯了!

就在刚刚,OpenAI劲敌Inflection发布了新模型——Inflection-2.5,仅用40%计算量,实现与GPT-4相媲美性能。

图片

「并驾齐驱」(neck and neck)

与此同时,与ChatGPT对打的「最具人性化」聊天工具Pi,也得到了新升级模型的加持。

现在,Pi已经达到了百万日活,不仅拥有世界一流的智商,还具有独特的亲和力和好奇心。

在评估模型能力时,Inflection发现基准MT-Bench有太多不正确答案,并公开了一个全新的Physics GRE基准供所有人试用。

图片

若说实现真正的AGI,一定是高情商和强推理能力融为一体,Pi才是这个领域典范。

图片

不到一周的时间,先是Anthropic凭借Claude 3夺下世界最强大模型铁座,再到Inflection-2.5的发布,直接叫板GPT-4。

一个是由7位出走OpenAI的前员工成立初创,另一个是由前谷歌DeepMind联合创始人创办的公司,都向GPT-4发起了终极挑战。

再加上前段时间Gemini的挑衅,或许GPT-4的时代真要终结了......

为每个人打造一个专属自己的AI

2023年5月,Inflection发布了自家第一款产品Pi——具有同理心、实用并且安全的个人AI。

2023年11月,他们又推出了一个全新的基础模型——Inflection-2,当时号称是全世界第二的LLM。

Pi具备非凡的情商(EQ)还远不够,Inflection现在要为其加料——智力(IQ),推出全新升级版自研模型——Inflection-2.5。

新升级的Inflection-2.5不仅拥有强大的基础能力——可与GPT-4、Gemini等世界顶尖的LLM相媲美,而且还融入了标志性的个性化特点和独特的同理心微调。

值得一提的是,Inflection-2.5在实现接近GPT-4的性能的同时,训练所需的计算量竟然只有GPT-4的40%!

从今天起,所有Pi的用户都可以通过pi.ai网站、iOS、Android或桌面应用程序体验到Inflection-2.5。

此外,在这次升级中,Pi还加入了世界级的「实时网络搜索功能」,确保用户能够获取到高质量的最新新闻和信息。

百万日活,用户粘性极高

目前,Inflection每天有一百万活跃用户,每月有六百万活跃用户。

其中,每周有大约60%的用户,在与Pi交流后会在下周回来继续交流,用户粘性明显高于其他竞品。

这些用户与Pi的互动信息已经超过了四十亿条,平均对话时长为33分钟,而每天有十分之一的用户与Pi的对话时长超过一小时。

随着Inflection-2.5强大能力的加持,用户与Pi的对话话题比以往更加广泛:他们不仅讨论最新的时事,还能获取本地餐厅的推荐、备考生物学考试、草拟商业计划、进行编程、准备重要的对话,甚至仅仅是分享和讨论自己的兴趣爱好。

有网友称,「Pi是我们全家一起探索话题最爱的工具。作为一名情感自由教练,当有人需要肯定、探索和反思时,我非常欣赏Pi的反应。强大的情感清晰度和处理能力」!

还有人认为,Pi能够给出比Claude更有创意性的答案。

仅用40%的计算量,和GPT-4平起平坐

此前,Inflection-1凭借着4%的训练FLOPs,在多项以智力为核心的任务上,达到了GPT-4水平的72%。

现在,全新升级的Inflection-2.5,更是在40%训练FLOPs的情况下,性能超过了GPT-4的94%。

可以看到吗,Inflection-2.5在所有领域都有显著的提升,尤其是在科学、技术、工程和数学等STEM领域的进步最为突出。

在MMLU基准测试上,Inflection-2.5相比于Inflection-1展现出了巨大的进步。

在另一个极端困难的专家级基准测试GPQA Diamond中,Inflection-2.5的表现也非常出色。

相比于GPT-4,分差只有不到2%。

接下来,是两项STEM领域的考试成绩:匈牙利数学考试和物理GRE考试——后者是一项物理学领域的研究生入学测试。

可以看到,在maj@8的评分标准下,Inflection-2.5的表现达到了所有参考人群的第85百分位,在maj@32的评分标准下,其成绩几乎拿到了95百分位的高分。

当然,GPT-4还是更胜一筹,在maj@8评分标准下就拿到了97百分位。

在BIG-Bench-Hard测试中,Inflection-2.5比初代Inflection-1提升了超过10%,距离GPT-4只有0.9%之遥。

值得一提,这是BIG-Bench测试集中,能对LLM构成较大挑战的一部分问题。

不过,在进行MT-Bench基准评测的过程中,团队发现,在涉及推理、数学和编程的类别中,竟然有将近25%的题目存在着参考答案错误或题目前提不合理的情况。

为了让其他模型也能进行更加客观的评测,团队不仅修正了这些问题,而且还发布了更新后的数据集版本。

在修正之后的数据集上,Inflection-2.5的表现会更加符合基于其他基准测试所预期的结果。

而这个结果也表明,准确和合理的题目设计对于评估模型的性能至关重要。

从下面的数据对比中可以看到,Inflection-2.5在数学和编程方面的能力,相比起初代Inflection-1有了显著的提升。

但相比GPT-4来说,还有很长一段路要走——86.3比92.0;43.1比52.9。

在MBPP+和HumanEval+这两个测试编程性能的数据集上,Inflection-2.5也比初代有着明显的提升。

但同样的,与GPT-4还有不小的差距。

在涉及常识判断和科学知识的HellaSwag和ARC-C基准测试上,Inflection-2.5都展示出了卓越的性能。

不过,由于网络信息检索的使用(注意,上述测试并未涉及网络检索)、特定的少样本提示方式以及其他一些实际应用时的差异,用户的实际体验可能会有细微的不同。

简单来说,Inflection-2.5不仅继续保持了Pi那独一无二、友好的特性和高安全标准,它还在多个方面变得更加实用和有帮助。

不过,由于网络信息检索的使用(上述测试并未涉及网络检索)、特定的少样本提示方式以及其他一些实际应用时的差异,用户的实际体验可能会有细微的不同。

MT-Bench问题修正

书接上文,根据Inflection的调查,MT-Bench在涉及逻辑推理、数学计算和编程技巧的问题中,大约有25%的案例中,原始答案存在错误或基于的假设有漏洞。

下面,就让我们一起来看看两个真实的案例:

问题#104:

David有三个姐妹。她们每个人都有一个哥哥。请问David有多少个哥哥?

GPT-4参考答案:

David只有一个哥哥。

修正的答案:

David自己就是他三个姐妹的哥哥,因此他没有其他哥哥。

问题#111:

一个三角形的顶点分别位于点(0, 0),(-1, 1),和(3, 3)。求这个三角形的面积。

GPT-4参考答案:

要计算这个三角形的面积,我们可以应用用于坐标点A(x1, y1),B(x2, y2),和C(x3, y3)的三角形面积公式:

Area = (1/2) * |(x1(y2 - y3) + x2(y3 - y1) + x3(y1 - y2))|

在这个例子中,坐标分别是A(0, 0),B(-1, 1),和C(3, 3)。将这些值代入公式计算,我们得到:

Area = (1/2) * |(0(1 - 3) + (-1)(3 - 0) + 3(0 - 1))|

Area = (1/2) * |(-0 + 3 - 3)|

Area = (1/2) * |0|

因此,面积计算结果为0,暗示这三个点共线,实际上并未形成三角形。

修正的答案:

面积是3。

物理GRE真题

理学专业学生申请研究生时常见的入学考试材料。

为了更好地测试模型,Inflection提供了四套经过处理的物理学GRE考试试卷:

- physics_gre_scored.jsonl:试卷GR8677

- physics_gre.jsonl:试卷GR9277,GR9677和GR0177

其中,每份试卷包括以下信息:

- input: 考题内容

- target_scores: 正确答案

- has_image: 考题是否包含图片

在物理学GRE考试中,每个选对的题目得1分,每选错一个题目扣0.25分。值得注意的是,测评仅考虑不包含图片的题目。

在计算总分时,采取以下方式:Raw_Score = Percentage_Correct - 0.25 * (1 - Percentage_Correct)

责任编辑:张燕妮 来源: 新智元
相关推荐

2024-03-08 12:35:27

AI模型

2023-03-16 17:28:59

技术AI

2024-09-09 09:40:00

OpenAIGPT-4

2024-02-01 14:56:13

GPT-4开源模型

2022-01-05 10:33:56

开发者技能DeepMind

2024-04-10 14:07:00

数据AI

2023-12-09 13:24:40

OpenAIChatGPT人工智能

2023-04-09 16:17:05

ChatGPT人工智能

2023-07-07 09:32:57

GPT-4OpenAI

2024-04-07 07:36:30

OpenAIGPT-4大型语言模型

2024-04-23 13:37:00

数据训练

2023-06-08 07:12:13

OpenAIGPT代码

2024-05-28 14:40:00

2023-12-17 22:04:04

微软GPT-4

2023-08-06 08:06:30

OpenAIChatGPTGPT-4

2024-06-28 12:31:22

2023-11-01 19:03:58

GPT-4

2023-03-15 08:44:58

2023-06-19 08:19:50

2024-03-08 13:18:44

模型训练
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号