在人工智能时代，实现推理能力是许多语言模型的根本目标。今天，我们向您介绍Orca，一个由微软研究院开发的创新语言模型。
进化学习
Orca 的与众不同之处在于它不仅能够生成文本，而且还能以与人类类似的方式学习推理。Orca 拥有惊人的 130 亿个参数，在各种零触发任务评估中表现出了卓越的性能，在多个关键指标上超越了竞争对手。
获取 GPT-4 的知识
Orca 在其他语言模型中脱颖而出，因为它能够从GPT-4 提供的丰富信号中获取知识，包括解释性痕迹、分步思维过程和其他复杂指令。这些信号是在 OpenAI 开发的语言模型 ChatGPT 的支持下得到促进的。
利用发展性学习方法
Orca 采用发展式学习方法，通过复杂的解释路径获取知识并极大地提高他们的技能。得益于这种方法，Orca 在各种评估指标上都优于传统的下一代模型。
虎鲸表演
在 Vicuna 评估集中，与 GPT-4 相比，Orca 表现出了出色的性能。该评估套件是人工智能行业的标准，旨在评估语言模型生成连贯且相关文本的能力。
在 Big Bench Hard (BBH) 挑战中取得了令人印象深刻的成绩
Orca 在 BBH 挑战赛中表现出色，以超过113%的惊人优势击败了最新一代的传统型号。BBH 是一项零样本推理挑战赛，测试语言模型推理和生成复杂问题答案的能力。
AGIEval 基准中的域
在具有挑战性的 AGIEval 基准测试中，Orca比之前的标准实现了42% 的令人印象深刻的改进，证明了其主导地位。AGIEval 是一项评估，旨在衡量语言模型回答 SAT、LSAT、GRE 和 GMAT 等学术考试问题的能力。
Orca 对安全的承诺
除了在文本生成和推理方面的出色表现外，Orca 在安全性方面也受到了评价。它已经过生成有毒内容和检测仇恨言论的能力的测试，在这些领域表现出了强大的性能。
Orca 的发展标志着人工智能和语言生成领域的一个里程碑。他们从丰富的线索中学习并通过进化学习提高能力的能力证明了人工智能技术的进步。
然而，值得注意的是，虽然 Orca 表现出了令人印象深刻的性能，但它距离完全复制人类推理还有很长的路要走。人工智能仍然是一种工具，其使用必须以道德和安全考虑为指导。
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