[CL] ChatGPT's One-year Anniversary: Are Open-Source Large Language Models Catching up?
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通过对比多个开源大语言模型的表现，总结了它们在不同领域超越ChatGPT的情况。在多个泛化能力测评数据集上，Llama-2-70B、WizardLM-70B等开源模型表现接近或超过ChatGPT，但GPT-4整体还在领先；在agent能力任务如使用工具、自我调试等，Lemur-70B-chat等模型部分项目超过ChatGPT；在逻辑推理如数学、编程任务，WizardMath等增强调参模型均有显著提升；在长语境建模如总结、问答，Llama-2-long等续训模型也显示出优异表现；在狭义应用如医疗、问答等，MentaLLaMA等专项调参模型实现与ChatGPT看齐或超越的水平；关于开源模型发展趋势、训练方法和存在问题给出了分析，旨在为研究人员和企业决策提供参考。总体来看，文章通过系统整理多个开源大语言模型在不同场景下的表现，客观揭示了它们不断进步逼近甚至超越ChatGPT的情况，对开源模型前景持乐观态度。
网页链接 通过对比多个开源大语言模型的表现，总结了它们在不同领域超越ChatGPT的情况。在多个泛化能力测评数据集上，Llama-2-70B、WizardLM-70B等开源模型表现接近或超过ChatGPT，但GPT-4整体还在领先；在agent能力任务如使用工具、自我调试等，Lemur-70B-chat等模型部分项目超过ChatGPT；在逻辑推理如数学、编程任务，WizardMath等增强调参模型均有显著提升；在长语境建模如总结、问答，Llama-2-long等续训模型也显示出优异表现；在狭义应用如医疗、问答等，MentaLLaMA等专项调参模型实现与ChatGPT看齐或超越的水平；关于开源模型发展趋势、训练方法和存在问题给出了分析，旨在为研究人员和企业决策提供参考。总体来看，文章通过系统整理多个开源大语言模型在不同场景下的表现，客观揭示了它们不断进步逼近甚至超越ChatGPT的情况，对开源模型前景持乐观态度。
