2024顶尖AI大模型LLM排名揭晓，你的AI选对了没？快来验证！

2024年的技术趋势包括生成式AI和大型语言模型（LLMs）用于AI聊天机器人。OpenAI的GPT-4模型是最佳的大型语言模型，具有复杂推理理解、高级编码能力等特点。其他优秀的模型包括Google的PaLM 2和Anthropic的Claude本期都将为一一评测。

关键技术发展焦点：

OpenAI的GPT-4模型 作为目前市场上领先的大型语言模型之一，OpenAI的GPT-4以其复杂的推理理解能力和高级编码功能著称。该模型在自然语言处理的多个任务中展现出卓越性能，包括文本生成、摘要编写、语言翻译及对话系统等，显著提升了处理效率和精准度。

Google的PaLM 2 Google的Pathways Language Model（PaLM）第二版，代表了其在语言模型技术上的最新突破，特别在多任务学习和多模态任务处理方面显示出强大的能力。通过采用先进的训练方法和算法优化，PaLM 2在提升模型的效率与灵活性方面取得了显著进展。

Anthropic的Claude Anthropic开发的Claude v1是一个表现出色的大型语言模型，特别在长时间对话处理中，通过优化对话管理和情境适应功能，保持了响应的高质量，确保了对话的连贯性和一致性。

随着OpenAI发布ChatGPT之后，竞争打造顶尖的大型语言模型（LLM）产品的热潮急剧升温。无论是大型科技企业、初创公司还是开源社区，都在积极投入资源开发尖端的大型语言模型。到目前为止，市场上已经涌现出数百种LLMs，但究竟哪些能够称为行业翘楚，还有待市场和使用者的进一步验证。

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1、ChatGPT-4.0

OpenAI的GPT-4模型是2024年顶尖的AI大型语言模型，首次发布于2023年3月。它不仅在复杂推理、高级编程和多项学术考试中展现出人类水平的表现，还是首个支持文本和图像输入的多模态模型。虽然ChatGPT尚未集成多模态功能，用户可通过Bing Chat访问这一功能。

GPT-4在减少幻觉和提高事实性方面表现出色，与前代模型相比，在事实检验中的得分接近80%。此外，OpenAI通过使用人类反馈强化学习和领域专家的对抗性测试，进一步提升了模型的质量和符合人类价值。

该模型经过1+万亿参数的训练，支持最长32,768个令牌的上下文长度。据The Tiny Corp的George Hotz透露，GPT-4由8个不同的模型组成，每个模型拥有2200亿参数，而非单一大型密集模型。

来吧！GPT-4展示环节

问题翻译：

用一句话讲述灰姑娘的故事

每个单词都必须从字母表中从A到Z的字母开始，不能重复任何字母。

毫无疑问GPT-4依然是截至目前2024年最优秀的LLM。并且官方提供了强大的GPTs应用商店，目前官方订阅ChatGPT Plus定价是20美元≈140元

Tips

目前天意AI提供ChatGPT 4.0官方账号服务，仅需￥39.9元/月

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2、Claude 3

如果您尚未了解，Anthropic 推出的 Claude 是一款由Google支持的强大LLM产品，该公司由前OpenAI员工共同创立，旨在打造实用、诚信且无害的AI助手。在多项基准测试中，Anthropic的Claude 3和Claude Instant模型展现了卓越的潜力。事实上，Claude 3在MMLU和MT-Bench测试中的表现甚至超过了PaLM 2。

在MT-Bench测试中，Claude 3的得分为7.94，紧逼GPT-4的8.99。在MMLU基准测试中，Claude 3获得了75.6分，而GPT-4则获得了86.4分。值得一提的是，Anthropic也是首家在其Claude-模型中提供200K最大上下文窗口，使用户可以在一个窗口中处理接近75,000个单词的内容。

3、PaLM 2

接下来，我们有来自谷歌的 PaLM 2 AI 模型，它被评为 2024 年最佳大型语言模型之一。谷歌在 PaLM 2 模型上专注于 20+ 种语言的常识推理、形式逻辑、数学和高级编码。据说最大的 PaLM 2 模型已经接受了 5400 亿个参数的训练，最大上下文长度为 4096 个令牌。

谷歌宣布了四款基于 PaLM 2 的不同尺寸型号（Gecko、Otter、Bison 和 Unicorn）。其中，Bison 目前可用，它在 MT-Bench 测试中获得了 6.40 分，而 GPT-4 获得了高达 8.99 分的分数。

也就是说，在 WinoGrande、StrategyQA、XCOPA 和其他测试等推理评估中，PaLM 2 做得非常出色，优于 GPT-4。它也是一个多语言模型，可以理解来自不同语言的习语、谜语和细微的文本。这是其他人LLMs难以解决的问题。

PaLM 2 的另一个优点是它的响应速度非常快，可以同时提供三种响应。您可以按照我们的文章在 Google 的 Vertex AI 平台上测试 PaLM 2 （Bison-001） 模型。对于消费者，您可以使用在 PaLM 2 上运行的 Google Bard。

逻辑推理能力展示

问题翻译：

架子上有四辆汽车：一辆绿色的、一辆蓝色的、一辆橙色的和一辆黄色的。

绿色汽车在黄色汽车的左边。黄色汽车在第二辆。

左侧。最右边的是蓝色汽车。汽车顺序是什么？请一步一步思考。

4、ChatGPT-3.5

在GPT-4之后，OpenAI的GPT-3.5也表现出色。这款LLM虽与GPT-4类似，但在特定领域的专业知识上稍逊一筹。首先，GPT-3.5的优势在于其响应速度，能够在几秒内生成完整的文本。

GPT-3.5的主要缺点在于容易产生错误信息和幻觉，因此对于深入研究可能不够理想。尽管如此，对于编程、翻译、理解科学概念及创造性任务，GPT-3.5依然是一个不错的选择。

在HumanEval基准测试中，GPT-3.5的得分为48.1%，而GPT-4的得分高达67%，在所有大型语言模型中名列前茅。值得一提的是，GPT-3.5接受了1750亿个参数的训练，而GPT-4的训练参数则超过了1万亿。