GPT-4又又又被超越了！

近日，LLM競技場更新了戰(zhàn)報(bào)，人們震驚地發(fā)現(xiàn)：居然有一個(gè)開源模型干掉了GPT-4！

這就是Cohere在一周多前才發(fā)布的Command R+。

排行榜地址：https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard

截至小編碼字的這個(gè)時(shí)間，競技場排行榜更新到了4月11號(hào)，Command R+拿到了2.3萬的投票，

綜合得分超越了早期版本的GPT-4（0613），和GPT-4-0314版本并列第7位，——而它可是一個(gè)開源模型（不允許商用）。

這邊建議Altman，不管是GPT-4.5還是GPT-5，趕緊端上來吧，不然家都被偷沒了。

不過事實(shí)上OpenAI也沒閑著，在被Claude 3一家屠榜，忍受了短暫的屈辱之后，很快就放出了一個(gè)新版本（GPT-4-Turbo-2024-04-09），直接重歸王座。

這也導(dǎo)致排行榜上大家的排名瞬間都掉了一位，本來Command R+在9號(hào)的版本中是排位全球第6的。

——大哥你不講武德！

盡管如此，Command R+作為首個(gè)擊敗了GPT-4的開源模型，也算是讓開源社區(qū)揚(yáng)眉吐氣了一把，而且這可是大佬認(rèn)可的堂堂正正的對(duì)決。

Cohere的機(jī)器學(xué)習(xí)總監(jiān)Nils Reimers還表示，這還不是Command R+的真實(shí)實(shí)力，它的優(yōu)勢區(qū)間是RAG和工具使用的能力，而這些能力在LLM競技場中沒有用到。

事實(shí)上，在Cohere官方將Command R+描述為「RAG優(yōu)化模型」。

「割麥子」和最大的開源模型

毫無疑問，Cohere是當(dāng)前AI領(lǐng)域的獨(dú)角獸，而它的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO，正是大名鼎鼎的「Transformer八子」之一的「割麥子」（Aidan Gomez）。

Aidan Gomez

作為Transformer最年輕的作者，一出手就是最大規(guī)模的開源模型：

• 正面對(duì)戰(zhàn)claude-3, mistral-large, gpt-4 turbo；
• 1040億參數(shù)；
• 使用多步驟工具和RAG構(gòu)建；
• 支持10種語言；
• 上下文長度為128K；
• 基于上下文的引用和響應(yīng)；
• 針對(duì)代碼能力進(jìn)行了優(yōu)化；
• 提供4位和8位的量化版本。

Command R+專為實(shí)際企業(yè)用例而構(gòu)建，專注于平衡高效率和高精度，使企業(yè)能夠超越概念驗(yàn)證，并通過AI進(jìn)入生產(chǎn)。

• huggingface地址：https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-plus
• 量化版本：https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-plus-4bit

——當(dāng)然了，1040億的參數(shù)量，相比于前段時(shí)間Musk開源的Grok-1（3140億）還差了一些，但Command R+并非Grok那種MoE架構(gòu)，

所以這1040億參數(shù)是實(shí)打?qū)嵉耐耆糜谕评?，而Grok-1的活躍參數(shù)為860億——從這個(gè)角度來看，說Command R+是目前規(guī)模最龐大的開源模型也不為過。

作為Command R的進(jìn)化版本，進(jìn)一步全面提高了性能。主要優(yōu)勢包括：

• 高級(jí)檢索增強(qiáng)生成（RAG）與引用以減少幻覺
• 10種主要語言的多語言覆蓋，支持全球業(yè)務(wù)運(yùn)營
• 工具的運(yùn)用以自動(dòng)化復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程

在性能優(yōu)于競品的同時(shí)，Command R+還提供了相對(duì)低得多的價(jià)格。

目前，Cohere已經(jīng)與多家大廠合作，并將LLM部署到了Amazon Sagemaker和Microsoft Azure。

上面左圖展示了Azure上可用的模型，在三個(gè)關(guān)鍵功能方面的性能比較（模型在基準(zhǔn)測試中的平均得分）：多語言、RAG和工具使用。

右圖比較了Azure上可用模型的每百萬個(gè)輸入和輸出token成本。

行業(yè)領(lǐng)先的RAG解決方案

企業(yè)想通過專有數(shù)據(jù)定制自己的LLM，就必然繞不開RAG。

Command R+針對(duì)高級(jí)RAG進(jìn)行了優(yōu)化，可提供高度可靠、可驗(yàn)證的解決方案。

新模型提高了響應(yīng)的準(zhǔn)確性，并提供了減輕幻覺的內(nèi)聯(lián)引用，可幫助企業(yè)使用AI進(jìn)行擴(kuò)展，以快速找到最相關(guān)的信息，

支持跨財(cái)務(wù)、人力資源、銷售、營銷和客戶支持等業(yè)務(wù)職能部門的任務(wù)。

上面左圖是在人類偏好上的評(píng)估比較結(jié)果，包括文本流暢度、引文質(zhì)量和整體效用，其中引文是在連接到源文檔塊的摘要上衡量的。

這里使用了250個(gè)高度多樣化的文檔和摘要請(qǐng)求的專有測試集，包含類似于API數(shù)據(jù)的復(fù)雜指令?；€模型經(jīng)過了廣泛的提示設(shè)計(jì)，而 Command R+使用RAG-API。

右圖衡量了由各種模型提供支持的多跳REACT代理的準(zhǔn)確性，可以訪問從維基百科（HotpotQA）和互聯(lián)網(wǎng)（Bamboogle、StrategyQA） 檢索的相同搜索工具。

HotpotQA和Bamboogle的準(zhǔn)確性由提示評(píng)估者（Command R、GPT3.5和Claude3-Haiku）的三方多數(shù)投票來判斷， 以減少已知的模型內(nèi)偏差。

這里使用人工注釋對(duì)一千個(gè)示例子集進(jìn)行了驗(yàn)證。StrategyQA的準(zhǔn)確性是使用以是/否判斷結(jié)尾的長格式答案來判斷的。

使用工具自動(dòng)執(zhí)行復(fù)雜流程

作為大語言模型，除了攝取和生成文本的能力，還應(yīng)該能夠充當(dāng)核心推理引擎：能夠做出決策并使用工具來自動(dòng)化需要智能才能解決的困難任務(wù)。

為了提供這種能力，Command R+提供了工具使用功能，可通過API和LangChain訪問，以無縫地自動(dòng)化復(fù)雜的業(yè)務(wù)工作流程。

企業(yè)用例包括：自動(dòng)更新客戶關(guān)系管理（CRM）任務(wù)、活動(dòng)和記錄。

Command R+還支持多步驟工具使用，它允許模型在多個(gè)步驟中組合多個(gè)工具來完成困難的任務(wù)，——甚至可以在嘗試使用工具并失敗時(shí)進(jìn)行自我糾正，以提高成功率。

上圖為使用Microsoft的ToolTalk（Hard）基準(zhǔn)測試，和伯克利的函數(shù)調(diào)用排行榜（BFCL）評(píng)估對(duì)話工具使用和單輪函數(shù)調(diào)用功能。

對(duì)于ToolTalk，預(yù)測的工具調(diào)用是根據(jù)基本事實(shí)進(jìn)行評(píng)估的，總體對(duì)話成功指標(biāo)取決于模型召回所有工具調(diào)用和避免不良操作（即具有不良副作用的工具調(diào)用）的可能性。

對(duì)于BFCL，這里使用了2024年3月的版本，在評(píng)估中包含了錯(cuò)誤修復(fù)，并報(bào)告了可執(zhí)行子類別的平均函數(shù)成功率得分。通過額外的人工評(píng)估清理步驟驗(yàn)證了錯(cuò)誤修復(fù)，以防止誤報(bào)。

多語言支持

Command R+在全球業(yè)務(wù)的10種關(guān)鍵語言中表現(xiàn)出色：中文、英語、法語、西班牙語、意大利語、德語、葡萄牙語、日語、韓語、阿拉伯語。

上圖為FLoRES（法語、西班牙語、意大利語、德語、葡萄牙語、日語、韓語、阿拉伯語和中文）以及WMT23（德語、日語和中文）翻譯任務(wù)的模型比較。

此外，Command R+還具有一個(gè)優(yōu)秀的分詞器，可以比市場上其他模型使用的分詞器更好地壓縮非英語文本，能夠?qū)崿F(xiàn)高達(dá)57%的成本降低。

上圖比較了Cohere、Mistral和OpenAI分詞器為不同語言生成的token數(shù)量。

Cohere分詞器生成的表示相同文本的token要少得多，尤其在非拉丁文字語言上減少的幅度特別大。比如在日語中，OpenAI分詞器輸出的token數(shù)量是Cohere分詞器的1.67倍。

價(jià)格

網(wǎng)友評(píng)價(jià)

Command R+的開源點(diǎn)燃了網(wǎng)友們的熱情，網(wǎng)友表示：「GPT-4級(jí)性能，在家運(yùn)行」。

不知道這3.15G的內(nèi)存占用是什么情況？

「感謝Cohere做了Mistral沒有做的事情」。

「根據(jù)我有限的初始測試，這是目前可用的最好的模型之一......而且它絕對(duì)有一種風(fēng)格，感覺很好。感覺不像是ChatGPT主義的填充模型?！?/span>

——是時(shí)候?yàn)樽约杭右粔K顯卡了！

上線HuggingChat

目前，Command R+已經(jīng)上線HuggingChat（https://huggingface.co/chat），最強(qiáng)開源模型，大家趕快玩起來！

問：等紅燈是在等紅燈還是等綠燈？

解釋一下咖啡因來自咖啡果：

請(qǐng)回答弱智吧問題：隕石為什么每次都能精準(zhǔn)砸到隕石坑？

我想配個(gè)6000多的電腦，大概要多少錢？

HuggingFace聯(lián)創(chuàng)Thomas Wolf曾表示，最近在LLM競技場上的情況發(fā)生了巨大變化：

Anthropic 的Claude 3家族成了閉源模型的贏家（曾經(jīng)）；而Cohere的Command R+是開源模型的新領(lǐng)導(dǎo)者。

2024年，在開源和閉源兩條道路上，LLM都發(fā)展迅猛。

最后，放上兩張LLM競技場的當(dāng)前戰(zhàn)況：

模型A在所有非平局A與B戰(zhàn)斗中獲勝的比例：

每種模型組合的戰(zhàn)斗計(jì)數(shù)（無平局）：