(SeaPRwire) –   香港2024 年 2 月 6 日商湯科技發佈 商湯元宇宙 4.0,基礎模型集的多維度升級。商湯元宇宙 4.0 具備更廣泛的知識覆蓋與推理能力、長文理解、數值推論、程式碼生成與多模態互動等能力。商湯元宇宙最新的大語言模型(「LLM」)通用版 SenseChat V4,在整體性能上與 GPT-4 並駕齊驅,超越 GPT-3.5。(API 應用網站:

商湯科技同時推出 SenseChat函數調用與助理 API,其首個多模態工具調用 API。通過連接大型模型與應用服務工具,降低開發者運用大型模型的門檻。基於 SenseChat函數調用與助理 API,商湯科技推出資料分析工具 Office Raccoon,將大型模型能力轉化為實際應用。

商湯科技的 SenseNova 基礎模型集以高效及成本效益的方式,解鎖眾多 AI 應用,包括適用於辦公場景的 SenseChat-DataAnalysis V4、適用於醫療保健行業的 SenseChat-Medical V4、適用於自動駕駛與工業情境的 SenseChat-Vision V4,以及適用於創意用途的 SenseMirage V4。

商湯科技的 SenseChat LLM 已加速推動超過 500 個客戶在多個垂直行業實現智能化轉型,包括金融、手機、醫療保健、汽車、房地產、能源、媒體、工業製造等。

商湯科技最新的基礎模型套件以及其產品和工具,通過在各種情境和產業中實現「大模型 +」概念,擴展大模型應用的可能性,為實現人工智慧(「AGI」)的通用化鋪設了關鍵道路。

豐富的基礎模型集,具備按需 AI 功能

SenseNova 4.0 提供各種靈活 API 介面及服務。開發者可以輕鬆操控 SenseNova 的多種技能,更具成本效益和高效地實現眾多 AI 應用。

SenseNova 的增強以其 LLM 更新為基礎。最新的 LLM 通用版 SenseChat V4 通過支持 4k32k128k 個標記,擴展了其應用範圍,並在知識理解、閱讀、長文、推理、數學和編碼方面表現出顯著的增強。其整體性能與 GPT-4 相近,但在長文理解和編碼類別中表現突出。SenseChat V4 在權威 HumanEval 基準上還達到了 75.6% 的一次通過率,而 GPT-4 為 74.4%。

根據 OpenCompass LLM 評估平台,SenseChat V4 的整體性能與 GPT-4 相近。
根據 OpenCompass LLM 評估平台,SenseChat V4 的整體性能與 GPT-4 相近。

上圖展示了 SenseChat-128k 和 SenseChat-32k 在不同上下文長度(橫軸)和上下文中的不同點(縱軸)上召回關鍵信息的準確性。紅色表示較低的召回準確率,而綠色表示較高的召回率。結果表明,當上下文長度擴展到 128k 或 32k 時,SenseChat V4 保持了近乎完美的召回成功率,而 GPT4-128k 和 GPT4-32K 的結果則不甚理想。
上圖展示了 SenseChat-128k 和 SenseChat-32k 在不同上下文長度(橫軸)和上下文中的不同點(縱軸)上召回關鍵信息的準確性。紅色表示較低的召回準確率,而綠色表示較高的召回率。結果表明,當上下文長度擴展到 128k 或 32k 時,SenseChat V4 保持了近乎完美的召回成功率,而 GPT4-128k 和 GPT4-32K 的結果則不甚理想。

SenseNova 的新程式碼解譯器 SenseChat-DataAnalysis V4 在包含 1,000 多個問題的數據分析場景中,以 85.71% 的準確率超越 GPT-4。它展示了對複雜多種形式和檔案的理解能力;以及數據清洗、運算、比較分析、趨勢分析、預測分析和可視化等常見數據分析任務。它可以應用於各種場景,包括財務分析、業務分析、銷售預測、市場分析和宏觀分析。

商湯科技升級的醫療 LLM,SenseChat-Medical V4,在多輪對話、情境理解和工具調用方面具有更強大的能力。它可以處理專業的醫學問答、醫學任務的複雜推論、智能解讀和多模態醫學文件的互動問答。SenseChat-Medical V4 的整體性能與 GPT-4 相近,在兩項權威行業評估中位列第二:2023 年藥劑師執照考試 LLM 評估和中文醫學 LLM 評準 MedBench。在前述評估中,它甚至在兩個類別中超越了 GPT-4。

SenseChat-Medical V4 在 2023 年藥劑師執照考試 LLM 評估的總體得分中位列第二,並在兩個類別中超越了 GPT-4。
SenseChat-Medical V4 在 2023 年藥劑師執照考試 LLM 評估的

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