在快速发展的人工智能领域，对人工智能推理的最佳大语言模型（LLM）的追求变得越来越重要。随着行业和研究人员深入研究这些模型的复杂性，他们试图发现哪个智能体在逻辑推理、决策和解决问题方面脱颖而出。本概述指南旨在深入研究这个问题，提供基于严格分析和实际应用的见解，指导您了解竞争者及其在 AI 推理领域的独特优势。
随着技术的不断进步，大型语言模型（LLM）已成为各种任务的核心人物，从编码和数据库交互到家庭机器人和网络购物。如果您想知道这些模型在智能和效率方面如何，您会很高兴知道最近的评估揭示了这个主题。
最好的人工智能法学硕士
2023 年 25 月，加州大学伯克利分校、俄亥俄州立大学和清华大学之间的合作成果对法学硕士进行了深入评估。这项研究旨在测试这些模型的智能，特别是当应用于现实世界的任务时。本次评估的对象是<>个不同的LLM，其中包括来自OpenAI，谷歌和清华大学等技术巨头的知名模型。
为了清楚地了解每个模型的功能，LLM在八个不同的环境中进行了测试。用于此评估的指标是部分可观察的马尔可夫决策过程。如果你想提高你对此的理解，只需将其视为一种系统的方法，用于衡量模型如何根据有限的信息做出决策。
GPT-4 的主导地位
您会很想知道 GPT-4 在八个类别中的七个类别中超越了所有其他竞争者，从而领先。然而，在网上购物领域，聊天 GPT 展示了卓越的性能。GPT-4 的这种主导地位突显了其作为顶级 LLM 的潜力，尤其是在编码、数据库交互和网页浏览等任务方面。
开源与闭源
这项研究不仅仅停留在评估单个模型上。评估的一个重要方面是将开源LLM的性能与闭源LLM的性能进行比较。结果令人大开眼界，闭源模型的表现明显优于开源模型。这种区别对于希望将LLM集成到其系统中的开发人员和企业至关重要。
如果您从事科技行业，甚至是爱好者，此评估可提供有价值的见解。大型语言模型在复杂网络中用作中央智能时，可以极大地影响编码、数据库访问和 Web 交互等任务。根据这项研究的结果，我们可以预测LLM的应用和发展的变化，以进一步提高系统性能。在各种任务中使用LLM作为智能代理的激增是有充分理由的。正如 GPT-4 等模型所展示的那样，它们的潜力为技术领域的未来发展设定了基准。
代理工作台
评估大型语言模型的性能至关重要，并且由于AgentBench而变得更加容易。专门为此量身定制的开创性基准。AgentBench的方法很独特;这是第一个旨在评估LLM在广泛而多样的环境中充当代理的同类产品。
AgentBench的与众不同之处在于其全面性。它不仅仅关注一两个场景;它跨越八个不同的环境。这种多样性确保LLM在多种情况下作为自主代理发挥作用的能力得到彻底评估。换句话说，它将LLM推向极限，检查其适应性和多功能性。
在这八个环境中，有五个是专门为此基准测试而构建的新域。这些新创建的领域强调了AgentBench的前瞻性，确保评估不仅基于现有标准，而且还预测未来的需求和场景。这种方法有助于衡量LLM的潜力和准备情况，以应对人工智能领域即将到来的挑战。
总之，AgentBench不仅仅是一个基准;这证明了人工智能领域不断变化的需求以及确保LLM达到标准而不断的努力。有了如此严格的评估工具，LLM作为高效代理的未来看起来很有希望。
