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MiniMax不声不响出了款让人惊喜的生产力产品

继 1 月推出国内首个基于 MoE 架构的千亿参数量大语言模型 abab6 后,上周,通用人工智能创业公司、中国估值最高的大模型公司之一 MiniMax 推出了万亿 MoE 模型 abab 6.5。根据 MiniMax 发布的技术报告,在各类核心能力测试中,abab 6.5接近 GPT-4、 Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro 等世界领先的大语言模型。

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MiniMax 用业界标准的开源测试集测试两个模型。abab 6.5系列包含两个模型 abab 6.5和abab 6.5s,在知识、推理、数学、编程、指令遵从等维度与行业领先的语言模型进行了对比,结果如上。标注星号的为 MiniMax 调用API测试得到的结果,其余分数来自对应的技术报告。

据了解,MiniMax还基于自研大模型开发了一款生产力产品“海螺AI”,且目前已经接入了 abab 6.5。

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“海螺AI”的网页界面,设计很简洁,听说读写,功能覆盖比较全面。

从产品界面上看,“海螺AI”支持速读长文、智能搜索、免费查数据、识图、创作文案,还支持语音通话,是少数全面覆盖 C 端用户对大模型主要需求的 AI 助手。从目标用户群来看,似乎包括学生、职场人士、内容创作者。

立即体验:https://hailuoai.com/

一、听说俱佳:有问题?直接聊!

与 Claude -3 Opus、Mistral-Large、Gemini-1.5-Pro 等领先大语言模型相比,“海螺AI”的一大亮点是支持语音交互,也是我们最先体验的功能。使用语音首先要有一个听整天都不嫌腻的声音,“海螺AI”为此提供了丰富选项,听起来还比较自然,不会太机械和生硬。

第一次使用“海螺AI”是在花鸟市场买绿植,因为不懂行情就问了下它,小海螺展现出不错的理解能力和反应速度,老板开价 75 块的天堂鸟最后被我们以 65 元的价格拿下。

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当对象换成思维跳跃、表达不完整甚至模糊的小孩子,“海螺AI”也能跟上节奏,给予陪伴。这位一年级小朋友第一次和它就聊得不错,还互报了名字。

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和小朋友第一次的部分内容

第二次时“海螺AI”甚至主动叫出波妞的名字,迅速拉近两人距离。面对孩子抛出的冷笑话和谐音梗,“海螺AI”也能利落接茬。不过为了不让话“掉在”地上,“海螺AI”有时会过于话痨。

MiniMax 创始人闫俊杰曾提到自己 80 岁的阿公第一次用“海螺AI”就和它讨论了四五十分钟的历史人物,“之前想不到有人会这么来用它。”事实上,愿意打字和大语言模型聊上多个回合的人并不多,更多人还是习惯语音,尤其是老人、小孩和视障人士。实时语音加上手机移动,大大降低了上手门槛,也扩展了产品的应用场景,会慢慢引发很多人的需求。

找“海螺AI”练口语就是一个例子。YouTube 上很多两年前的英语学习视频仍有动辄千万的播放量,足见英语学习的市场潜力。ChatGPT 刚出来时,最先涌现的一批场景应用也是口语陪练。 点击主页上的“和我语音通话”就能开始模式,英文说明练习口语的意图后,“海螺AI” 切换到英语模式,发音还挺标准。

参照雅思口语主题,我们先模拟咖啡馆场景互动又切换到大厂面试环节,这位免费教练都能引导你将话题展开来说。 和一些国外 AI 软件不同,你不用太担心嘴慢而被它抢话、打断,交流起来比较从容。另外,听不懂时还可以用中文发问,它也会用中文回答。

据报道, MiniMax 也是极少数下注语音大模型的团队之一。利用长达数百万小时高质量音频数据进行训练后,MiniMax 语音大模型性能在去年基础能力上更进一步,效果已经不输 ElevenLabs 和 OpenAI。

二、万字长文、作业难题,轻松秒懂

如果说语音交互是“海螺AI”的一个亮点,那么长文本处理能力就是它的基础标配。几百上千字的文章,人类扫一眼就知道大概,一篇 10 万字论文不睡觉也要读上至少一天,但好的大模型只要一两分钟。处理长文本的能力越强,AI 助手能做的事情就越多,一直以来,长文本也是兵家必争之地。

从介绍上看,”海螺AI”的长文速读能力包括快速提炼论文、财报、纪要、书籍要件的关键信息和归纳总结,还能迅速总结微信公众号文章的要点信息和作者观点。不会(或者懒得)写任何提示也没问题,找到引导案例,上传文档就行。

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对于媒体编辑来说,用最短时间获取文章关键信息的能力很重要。我们粗暴地将冗长的斯坦福2024 AI指数报告塞进对话框,没有任何提示,虽然响应时间有点长,但”海螺AI”还是给出了阅读笔记,基本覆盖报告要点。

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还是没有任何提示,“海螺AI”比较好地总结了一篇 55 页英文学术论文的内容:

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这是哈佛大学沃顿商学院教授 Ethan Mollick 在社交媒体上转发的一篇论文,关于学生学习方法效率的实证研究,题目是 Improving Students’ Learning With Effective Learning Techniques: Promising Directions From Cognitive and Educational Psychology

谷歌 DeepMind 在 仿人足球领域取得的新进展发表在 Sience Robotics 。这一次,我们故意写了一个比较复杂的提示,看看“海螺AI”能否遵从指令提取信息:

“我是一个对机器人技术有极大兴趣的媒体从业者,但是没有相关的技术背景。请帮我深入理解这篇最新发表研究论文,并从以下几个方面对论文进行详细解读:

1.论文的研究目标是什么?要解决的重要问题是什么?这个问题对于学界或者产业发展,有什么重要意义?

2.论文提出了什么新的思路、方法或模型?跟之前的方法相比有什么特点和优势?请尽可能参考论文中的细节进行分析。

3.论文通过什么实验来验证所提出方法的有效性?实验是如何设计的?实验数据和结果如何?请引用关键数据加以说明。”

这是“海螺AI”返回的结果,还不错。我们看到“海螺AI”也支持自定义智能体,将常用的复杂提示创建成一个智能体就能省去频繁复制粘贴提示模板的麻烦。

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相比论文,更多人每天阅读最多的文章可能来自微信公众号。很多人会有“收集癖”,看到好的公众号文章都会马上点击收藏,想着日后再看,但大部分人都再也没有打开过。“海螺AI”还可以帮“收藏夹”减负。 比如,直接将《对话 MiniMax 闫俊杰:AGI 不是大杀器,是普通人每天用的产品》公众号文章链接贴到对话框,就能领会要点:

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如何好好睡一觉?不用读完几千字的文章吧,直接抓重点不好么?

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在父母帮助孩子完成家庭作业方面,AI 也是一个非常有用的工具,降低家长辅导过程中的心梗几率。 “海螺AI”还支持图像识别(不过,一次只能输入一张图片),我们随机拍下一道普通公立小学的低年级数学作业题,上传,要求“海螺AI”用孩子听得懂的话讲解思路。

海螺AI – 你的AI智能助手这是“海螺AI”的回复:

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我们又试了试带有奥数性质的题目,好像也可以搞定。这是我们上传的截图:

海螺AI – 你的AI智能助手因为没有事先给出任何提示,“海螺 AI ”直接用设未知数的方式解答:

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低年级学生肯定看不懂,我们要求它用卡通人物的口吻、提供更适合低年级学生的解题思路,效果还不错:

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孩子说自己懂了,我们又让“海螺AI”出题考考是不是真掌握。不过新题目只是换了个数字,没有什么挑战性:

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Gemma

Gemma

Gemma是什么Gemma是由谷歌DeepMind和谷歌的其他团队开发的一系列轻量级、先进的开放AI模型,基于与Gemini模型相同的技术,旨在帮助开发者和研究人员构建负责任的AI应用。Gemma模型系列包括两种权重规模的模型:Gemma 2B 和 Gemma 7B,提供预训练和指令微调版本,支持多种框架,如JAX、PyTorch和TensorFlow,以在不同设备上高效运行。6月28日,第二代模型Gemma 2已发布。Gemma的官方入口Gemma的官网主页:https://ai.google.dev/gemma?hl=zh-cnGemma的Hugging Face模型:https://huggingface.co/models?search=google/gemmaGemma的Kaggle模型地址:https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/Gemma的技术报告:https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf官方PyTorch实现GitHub代码库:https://github.com/google/gemma_pytorchGemma的Google Colab运行地址:https://colab.research.google.com/github/google/generative-ai-docs/blob/main/site/en/gemma/docs/lora_tuning.ipynbGemma的主要特性轻量级架构:Gemma模型设计为轻量级,便于在多种计算环境中运行,包括个人电脑和工作站。开放模型:Gemma模型的权重是开放的,允许用户在遵守许可协议的情况下进行商业使用和分发。预训练与指令微调:提供预训练模型和经过指令微调的版本,后者通过人类反馈强化学习(RLHF)来确保模型行为的负责任性。多框架支持:Gemma支持JAX、PyTorch和TensorFlow等主要AI框架,通过Keras 3.0提供工具链,简化了推理和监督微调(SFT)过程。安全性与可靠性:在设计时,Gemma遵循Google的AI原则,使用自动化技术过滤训练数据中的敏感信息,并进行了一系列安全评估,包括红队测试和对抗性测试。性能优化:Gemma模型针对NVIDIA GPU和Google Cloud TPUs等硬件平台进行了优化,确保在不同设备上都能实现高性能。社区支持:Google提供了Kaggle、Colab等平台的免费资源,以及Google Cloud的积分,鼓励开发者和研究人员利用Gemma进行创新和研究。跨平台兼容性:Gemma模型可以在多种设备上运行,包括笔记本电脑、台式机、物联网设备和云端,支持广泛的AI功能。负责任的AI工具包:Google还发布了Responsible Generative AI Toolkit,帮助开发者构建安全和负责任的AI应用,包括安全分类器、调试工具和应用指南。Gemma的技术要点模型架构:Gemma基于Transformer解码器构建,这是当前自然语言处理(NLP)领域最先进的模型架构之一。采用了多头注意力机制,允许模型在处理文本时同时关注多个部分。此外,Gemma还使用了旋转位置嵌入(RoPE)来代替绝对位置嵌入,以减少模型大小并提高效率。GeGLU激活函数取代了标准的ReLU非线性激活,以及在每个Transformer子层的输入和输出都进行了归一化处理。训练基础设施:Gemma模型在Google的TPUv5e上进行训练,这是一种专为机器学习设计的高性能计算平台。通过在多个Pod(芯片集群)上进行模型分片和数据复制,Gemma能够高效地利用分布式计算资源。预训练数据:Gemma模型在大量英语数据上进行预训练(2B模型大约2万亿个token的数据上预训练,而7B模型则基于6万亿个token),这些数据主要来自网络文档、数学和代码。预训练数据经过过滤,以减少不想要或不安全的内容,同时确保数据的多样性和质量。微调策略:Gemma模型通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)进行微调。这包括使用合成的文本对和人类生成的提示响应对,以及基于人类偏好数据训练的奖励模型。安全性和责任:Gemma在设计时考虑了模型的安全性和责任,包括在预训练阶段对数据进行过滤,以减少敏感信息和有害内容的风险。此外,Gemma还通过了一系列的安全性评估,包括自动化基准测试和人类评估,以确保模型在实际应用中的安全性。性能评估:Gemma在多个领域进行了广泛的性能评估,包括问答、常识推理、数学和科学问题解答以及编码任务。Gemma模型与同样规模或更大规模的开放模型进行了性能对比,在MMLU、MBPP等18个基准测试中,有11个测试结果超越了Llama-13B或Mistral-7B等模型。开放性和可访问性:Gemma模型以开源的形式发布,提供了预训练和微调后的检查点,以及推理和部署的开源代码库。这使得研究人员和开发者能够访问和利用这些先进的语言模型,推动AI领域的创新。常见问题Gemma一词的含义是什么?Gemma在拉丁语中的意思是“宝石”。Gemma是开源的吗?Gemma是开源开放的大模型,用户可在Hugging Face查看和下载其模型。Gemma模型的参数量是多少?Gemma目前提供20亿和70亿参数量的模型,后续还会推出新的变体。
OpenBMB:清华团队支持发起的大规模预训练语言模型库与相关工具

OpenBMB:清华团队支持发起的大规模预训练语言模型库与相关工具

OpenBMB全称为Open Lab for Big Model Base,旨在打造大规模预训练语言模型库与相关工具, 加速百亿级以上大模型的训练、微调与推理,降低大模型使用门槛,与国内外开发者共同努力形成大模型开源社区, 推动大模型生态发展,实现大模型的标准化、普及化和实用化,让大模型飞入千家万户。OpenBMB开源社区由清华大学自然语言处理实验室和智源研究院语言大模型加速技术创新中心共同支持发起。 发起团队拥有深厚的自然语言处理和预训练模型研究基础,近年来围绕模型预训练、提示微调、模型压缩技术等方面在顶级国际会议上发表了数十篇高水平论文。
MiracleVision 奇想智能

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