開源逆襲震撼！TAO調(diào)優(yōu)Llama模型，F(xiàn)inanceBench跑分超越GPT-4，驚艷全球！
隨著科技的發(fā)展，人工智能（AI）已經(jīng)在各個領域展現(xiàn)出其強大的潛力。尤其在自然語言處理（NLP）領域，大語言模型如 GPT-4 已經(jīng)達到了前所未有的高度。然而，對于許多企業(yè)來說，這些頂級模型的高成本讓其望而卻步。在這個背景下，Databricks 推出的新型大語言模型微調(diào)方法 TAO 引起了廣泛關注。通過無標注數(shù)據(jù)和強化學習技術，TAO在顯著降低企業(yè)成本的同時，還能提升模型性能，為開源模型提供了持續(xù)進化的路徑。
首先，讓我們來了解一下 TAO 的工作原理。TAO 是一種新型的微調(diào)方法，它利用測試時計算（test-time compute）自動探索任務可能性，結合強化學習優(yōu)化模型。這種方法省去了人工標注的成本，同時通過強化學習，模型能夠在自我優(yōu)化中不斷提升性能。
近期測試顯示，通過 TAO 微調(diào)后的 Llama 3.3 70B 模型在金融文檔問答和 SQL 生成任務中表現(xiàn)卓越，甚至超越了傳統(tǒng)標注微調(diào)方法，逼近 OpenAI 頂級閉源模型。FinanceBench（7200 道 SEC 文檔問答）測試中，TAO 模型得分 85.1，優(yōu)于標注微調(diào)（81.1）和 OpenAI o3-mini（82.2）。BIRD-SQL 測試中，TAO 模型得分 56.1 分，接近 GPT-4o（58.1），遠超標注微調(diào)（54.9）。而在 DB Enterprise Arena 測試中，TAO 模型的得分更是達到了 47.2 分。
這一切的成就都源于 TAO 的創(chuàng)新技術。TAO 利用強化學習自動探索任務可能性，結合測試時計算進行優(yōu)化，這不僅降低了企業(yè)成本，還提升了模型性能。這種方法的優(yōu)勢在于，它能夠利用無標注數(shù)據(jù)自動學習模型，避免了人工標注的繁瑣和低效。同時，強化學習的引入使得模型能夠在自我優(yōu)化中不斷提升性能，具有巨大的潛力。
值得一提的是，TAO 技術為開源模型提供了持續(xù)進化的路徑。用戶使用越多，模型通過反饋數(shù)據(jù)自我優(yōu)化的潛力就越大。目前，該技術已在 Llama 模型上啟動私測，企業(yè)可通過申請表單參與。這無疑是一個令人振奮的消息，意味著更多的企業(yè)和開發(fā)者將有機會接觸和使用這些先進的大語言模型。
總的來說，TAO 的出現(xiàn)無疑為開源模型的發(fā)展帶來了震撼的力量。通過創(chuàng)新的技術和方法，TAO 成功地降低了企業(yè)使用大語言模型的門檻，提升了模型性能，為開源社區(qū)注入了新的活力。FinanceBench 的跑分超越 GPT-4 的消息在全球范圍內(nèi)引起了轟動，展示了 TAO 在大語言模型領域的強大實力。我們有理由相信，隨著 TAO 的進一步應用和優(yōu)化，未來的大語言模型將會更加智能、更加普及，為人類社會的發(fā)展帶來更多的可能性。
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