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Modellparametermenge
N/A
Modellparametermenge
Angehörige Organisation
TeleAI
Angehörige Organisation
Quellcode geschlossen
Lizenztyp
Freigabezeit
26. September 2024
Freigabezeit
Modelleinführung
TeleChat2, entwickelt von China Telecom, ist ein großes semantisches Modell, das sich in interaktiven Dialogen, Fragen und Antworten sowie kreativer Unterstützung hervorhebt. Es unterstützt Enzyklopädiensuchen, Codegenerierung und Langtexterstellung und liefert effizient Informationen und Inspiration, wobei es starke Fähigkeiten im logischen Verständnis und der Textkohärenzmanagement zeigt.
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Sprachverständnisfähigkeit Sprachverständnisfähigkeit
Sprachverständnisfähigkeit
Fehleinschätzt häufig semantische Fehleinschätzungen, was zu offensichtlichen logischen Trennungen in Antworten führt.
5.8
Wissensabdeckung Wissensabdeckung
Wissensabdeckung
Hat bedeutende kenntnisgebende Flecken, die häufig sachliche Fehler zeigt und veraltete Informationen wiederholt.
6.7
Argumentationsfähigkeit Argumentationsfähigkeit
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
5.2
Verwandter Modell
Qwen2.5-7B-Instruct Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.
GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, mit der spezifischen Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18.
GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, wobei die spezifische Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18 beträgt.
Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 Gemini 2.5 Pro ist ein Modell, das von der Google DeepMind-Künstliche-Intelligenz-Forschungsabteilung veröffentlicht wurde und die Versionsnummer Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 verwendet.
DeepSeek-V2-Chat-0628 DeepSeek-V2 ist ein starkes Mixture-of-Experts (MoE)-Sprachmodell, das durch kostengünstiges Training und effizientes Inferenz gekennzeichnet ist. Es besteht aus insgesamt 236 Billionen Parametern, wovon für jeden Token 21 Milliarden aktiviert sind. Im Vergleich zum DeepSeek 67B erreicht DeepSeek-V2 stärkere Leistungsmerkmale, spart dabei 42,5 % der Trainingskosten, reduziert das KV-Cache um 93,3 % und steigert die maximale Generierungsdurchsatz bis zu 5,76-mal.
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