一个参数量为13B的模型竟然打败了顶流GPT-4？就像下图所展示的，并且为了确保结果的有效性，这项测试还遵循了OpenAI的数据去污方法，更关键的是没有发现数据污染的证据。如果你细细查看图中的模型，发现只要带有「rephraser」这个单词，模型性能都比较高。这背后到底有何猫腻？原来是数据污染了，即测试集信息在训练集中遭到泄漏，而且这种污染还不易被检测到。尽管这一问题非常关键，但理解和检测污染仍然是一个开放且具有挑战性的难题。现阶段，去污最常用的方法是n-gram重叠和嵌入相似性搜索：N-gram重叠依赖于字符串匹配来检测污染，是GPT-4、PaLM和Llama-2等模型常用方法；嵌入相似性搜

选内存有啥诀窍？别看广告，看疗效啊，哦不对，是别看主频，看时序啊！羡慕DDR5的5000MHz超高主频？那是你不了解内存。因为内存的性能并不是由主频这一项参数决定的，内存的时序甚至比主频还重要。前不久有同事在某平台买内存的时候发现超低价DDR4内存，8G只要134元，而京东商城同样的高频内存基本上都要150元起步，虽然看起来参数差不多，但是猫腻就在于时序不一样，某平台上这款内存的时​序为19-19-19-43，在DDR4内存中属于偏高。看到这里你可能一头雾水，但其实意思很简单，就是描述同步动态随机存取存储器（SDRAM）性能的四个参数：CL、TRCD、TRP和TRAS。换句话说，时序就是内存在

选内存有啥诀窍？别看广告，看疗效啊，哦不对，是别看主频，看时序啊！羡慕DDR5的5000MHz超高主频？那是你不了解内存。因为内存的性能并不是由主频这一项参数决定的，内存的时序甚至比主频还重要。前不久有同事在某平台买内存的时候发现超低价DDR4内存，8G只要134元，而京东商城同样的高频内存基本上都要150元起步，虽然看起来参数差不多，但是猫腻就在于时序不一样，某平台上这款内存的时​序为19-19-19-43，在DDR4内存中属于偏高。看到这里你可能一头雾水，但其实意思很简单，就是描述同步动态随机存取存储器（SDRAM）性能的四个参数：CL、TRCD、TRP和TRAS。换句话说，时序就是内存在