机器之心报道
编辑：小舟、泽南
又一个媲美 GPT-4 的大模型出现了？
本周四，美国 AI 创业公司 Inflection AI 正式发布新一代大语言模型 Inflection-2.5。
据介绍，Inflection-2.5 将强大的 LLM 能力与 Inflection 标志性的「同理心微调」结合在一起，兼具高情商与高智商，可联网获取事实信息，其性能可与 GPT-4、Gemini 等领先大模型相媲美。
Inflection-2.5 现已向所有 Pi 用户开放，在 PC 端、iOS 和安卓 App 上均是免费可用。ps. 机器之心也简单测试了下，觉得确实还只是「逼近」（不如）GPT-4，感兴趣的读者可以自行体验下。
链接：https://pi.ai/talk
值得注意的是，Inflection-2.5 实现了接近 GPT-4 的性能，而训练过程却仅使用 GPT-4 40% 的算力。
Inflection AI 表示，新一代大模型在编码和数学等智商领域取得了特别的进步。这转化为对关键行业基准的具体改进，确保 Pi 始终处于技术前沿。Pi 现在还融入了世界一流的实时网络搜索功能，以确保用户获得高质量的突发新闻和最新信息。
Inflection-2.5 vs GPT-4
Inflection-1 训练使用的 FLOP 约为 GPT-4 的 4%，在各种「IQ 导向」型任务中，其平均性能约为 GPT-4 水平的 72%。现在，Inflection-2.5 尽管只使用 GPT-4 40% 的 FLOP 来进行训练，但其平均性能却达到了 GPT-4 的 94% 以上。如下图所示，Inflection-2.5 的性能取得了全面的显著提升，其中 STEM 领域知识的改进最大。
Inflection-2.5 在两项不同 STEM 考试 —— 匈牙利数学考试、物理学研究生入学考试（GRE）—— 的成绩如下：
如下表所示，该研究还在 MMLU 基准、GPQA Diamond 基准上评估了 Inflection-2.5。MMLU 基准涵盖 STEM、人文、社会科学等领域的 57 个学科，能够有效地测试 LLM 的综合知识能力，而 GPQA Diamond 基准是一个极其困难的专家级基准。
在 BIG-Bench-Hard 基准上，Inflection-2.5 比 Inflection-1 性能提高了 10% 以上，并且可与 GPT-4 相媲美。BIG-Bench-Hard 基准主要涵盖大型语言模型难以解决的问题。
该研究还在 MT-Bench 基准上进行了评估。然而，研究团队意识到该基准在推理、数学和编码类别中有很大一部分（近 25%）的样本示例具有不正确的参考解决方案或前提有缺陷。因此，该研究更正了这些示例，并再次进行评估实验，结果如下表所示：
在 GSM8k 和 MATH 基准上的评估结果表明，Inflection-2.5 在数学和编码能力方面比 Inflection-1 有显著改进：
为了进一步测试 Inflection-2.5 的编码能力，该研究在 MBPP+ 和 HumanEval+ 两个编码基准上进行了评估实验，结果如下表所示：
研究团队在 HellaSwag 和 ARC-C、以及各种模型常识和科学基准上评估了 Inflection-2.5。从下图结果来看，Inflection-2.5 在这些基准上实现了强劲性能。
此外，以上所有评估都是使用现在支持 Pi 的模型完成的。但也需要注意，由于网络检索（以上基准没有使用网络检索）、few-shot 提示的结构以及其他生产方面的影响，用户体验可能略有差异。
总的来说，Inflection-2.5 保持了 Pi「走心」的特性和极高的安全标准，成为了一个更全面的有用模型。
最近一段时间，大语言模型的技术竞争进入了白热化阶段，在众多科技公司中，Mistral AI（Mistral Large）、Anthropic（Claude 3）脱颖而出，提出的新技术实现了与 GPT-4、Gemini Ultra 接近的能力。昨天出现的 Inflection-2.5，似乎也要加入第一梯队的行列。
作为硅谷明星创业公司，Inflection AI 的来头不小，它成立与 2022 年，三位联合创始人分别是原 DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman、Linkedln 联合创始人 Reid Hoffman，还有前 DeepMind 首席科学家 Karen Simonyan。
去年 6 月，Inflection AI 宣布获得 13 亿美元融资，由微软、英伟达以及 Reid Hoffman、比尔・盖茨、谷歌前 CEO 埃里克・施密特领投。目前，Inflection AI 已成为全球第四大生成式 AI 创业公司。
参考链接：
https://inflection.ai/inflection-2-5
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