中興AX5400Pro+上手體驗：再升級 雙2.5G網(wǎng)口+USB 3.0這次全都有
2021年11月的時候，中興先后發(fā)布了兩款路由器產(chǎn)品，中興AX5400和中興AX5400 Pro，從產(chǎn)品命名上就不難看出這是隸屬于同一系列的，但在外觀設(shè)計上這兩款產(chǎn)品可以說是完全沒一點關(guān)系
突然間，整個大模型圈都在談?wù)撏患隆?span style="display:none">rQ028資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com
微軟論文里一張「乍一看不足為奇」的統(tǒng)計圖，泄露了“天機”。
引領(lǐng)全球風暴的ChatGPT，背后大模型參數(shù)竟只有200億？？？
論文一經(jīng)發(fā)布，就吸引了國內(nèi)外眾多關(guān)注。
不少網(wǎng)友還不相信：確定不是拼寫錯了？
有網(wǎng)友表示：難怪OpenAI對開源這么緊張。又或者，這也許是為OpenAI開源做準備。
無獨有偶，就在前幾天有網(wǎng)友在GitHub Copilot的API中發(fā)現(xiàn)了疑似GPT-4新型號：copilot-gpt-4-2，所擁有的知識更新到了2023年3月。
這篇論文說了啥？
除了泄露機密，這篇論文本身也值得一看：業(yè)內(nèi)首個用擴散模型做代碼生成。
研究團隊設(shè)想了這樣一個場景：
如果開發(fā)人員只能修改后一行代碼，那么需要多少次從頭開始編寫一個函數(shù)才能完成呢？
用自然語言生成代碼的自回歸模型也有類似的局限性：不太容易重新考慮之前生成的tokens。
微軟研究員提出了采用編碼-解碼架構(gòu)的CODEFUSION，主要包括編碼器、解碼器、去噪器以及Classification Head，將自然語言輸入編碼為連續(xù)表示，然后將其附加條件輸入Diffusion模型中用高斯噪聲進行迭代去噪。
為了生成語法正確的代碼，去噪后輸入解碼器中獲得代碼tokens，通過針對代碼的連續(xù)段落去噪(CPD)任務(wù)預訓練CODEFUSION。
在Python、Bash和Excel條件格式化（CF）規(guī)則三個語言任務(wù)上評估了CODEFUSION。
結(jié)果顯示其7500萬參數(shù)規(guī)模CODEFUSION性能，同200億參數(shù)的GPT-3.5-turbo接近，而且還生成更加多樣化的代碼。
與純文本生成的diffusion模型相比，CODEFUSION生成更多語法正確的代碼；與自動回歸模型相比，生成更加多樣化的候選代碼。
與先進的自回歸系統(tǒng)（350M-175B 參數(shù)）相比，在前 1 名的準確率方面表現(xiàn)相當，而在前 3 名和前 5 名的準確率方面，由于其在多樣性與質(zhì)量之間取得了更好的平衡，其表現(xiàn)優(yōu)于自回歸系統(tǒng)。
結(jié)果這原本只是一次再正常不過的性能比較，沒想到引起軒然大波。
也有人開始了陰謀論，或許這是OpenAI開源的“前菜”，故意而為之——
因為不少大模型已經(jīng)追趕上來了，而且早在今年5月，路透社就曾爆料OpenAI準備開源新大語言模型。
One More Thing
值得一提的是，早在今年2月份福布斯一則新聞報道里，就曾透露過ChatGPT只有200億參數(shù)。
當時標題是「越大越好嗎？為什么 ChatGPT VS GPT-3 VS GPT-4 的 “戰(zhàn)斗 “只是一次家庭聊天？」
只是當時沒有太多人在意。
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