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刚刚，开源大模型的新王诞生了：超越GPT-4o，模型还能自动纠错

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快速更迭的开源大模型领域，又出现了新王：Reflection 70B。
横扫 MMLU、MATH、IFEval、GSM8K，在每项基准测试上都超过了 GPT-4o，还击败了 405B 的 Llama 3.1。
这个新模型 Reflection 70B，来自 AI 写作初创公司 HyperWrite。

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刚刚，开源大模型的新王诞生了：超越gpt-4o，模型还能自动纠错

HyperWrite 公司的 CEO Matt Shumer 表示，Reflection-70B 现在是「世界上最顶级的开源 AI 模型」。
Reflection 70B 的底层模型建立在 Meta 的 Llama 3.1 70B Instruct 上，并使用原始的 Llama chat 格式，确保了与现有工具和 pipeline 的兼容性。
Reflection 70B 已在多个基准测试中经过严格测试，包括 MMLU 和 HumanEval。测试结果表明， Reflection 的表现始终优于 Meta 的 Llama 系列，并与 GPT-4o 等全球顶尖的商用模型展开了激烈竞争。

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其中，它在 GSM8K 的得分甚至达到了 99.2%。要知道，GSM8k 中可能有有超过 1% 的被标为正确的答案实际上有错，也就是说，Reflection 70B 的得分几乎与满分无异。
值得注意的还有 Reflection 70B 的零样本推理能力。面对从未接触过的内容，Reflection 70B 的表现超越了 Claude 3.5、Gemini 1.5 以及 Llama 405 在五次样本测试中的得分。

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Reflection 70B 特别适用于需要高精度的任务，它将推理分为不同的步骤以提高精度。该模型可通过 Hugging Face 下载，API 访问将于今天晚些时候通过 GPU 服务提供商 Hyperbolic Labs 提供。
Hugging Face：https://huggingface.co/mattshumer/Reflection-70B
试用网址：https://reflection-playground-production.up.railway.app/
假设训练有素
模型自动纠错
在通用能力之外，Reflection 70B 的亮点还包括「错误识别」和「错误纠正」。
一种名为「Reflection-Tuning」的技术，使得模型能够在最终确定回复之前，先检测自身推理的错误并纠正。
Reflection 70B 引入了几个用于推理和纠错的特殊 token，使用户能够以更结构化的方式与模型交互。在推理过程中，模型会在特殊标签内输出其推理，以便在检测到错误时进行实时纠正。

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Playground 演示网站包含供用户使用的建议提示词，比如那些很经典的例子：询问 Reflection 70B 单词「Strawberry」中有多少个「r」，以及哪个数字更大（9.11 还是 9.9），这两个简单的问题曾经难倒过很多大模型。
Reflection 70B 在测试中显得有些迟缓，但最终 60 多秒后给出了正确的答案。

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Reflection 70B 的发布只是 Reflection 系列的开端。与此同时，Reflection 405B 也在推出的路上了，预计下周上市。Shumer 表示，它的性能将远远超过目前的专有或闭源 LLM，例如目前全球领先的 OpenAI 的 GPT-4o。
Shumer 宣布，HyperWrite 正致力于将 Reflection 70B 模型集成到其主要的 AI 写作助手产品中。
Reflection 405B 有望超越当今市场上最顶尖的闭源模型。HyperWrite 将发布一份报告，详细介绍训练过程和基准，以及 Reflection 模型背后的创新之处。
两个人在几周内完成
归功于 Glaive 的合成数据
Shumer 表示完成 Reflection 70B 只花了三周，团队只有他和另一位 AI 创业公司的创始人 Sahil Chaudhary 两个人。

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在这么短的时间内做出效果如此好的模型，Shumer 称，都要拜 Sahil 的公司 Glaive 所赐。Glaive 是一家专门为特定需求构建数据集的初创公司。Shumer 在 X 平台上反复 que 这一点：「联系了 Sahil 之后，训练数据几小时内就生成好了。」他还亲自站台安利：「如果你在训练 AI 模型，一定要试试 Glaive 提供的服务。」

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Glaive 专注于解决 AI 开发中最大的瓶颈之一：高质量、任务特定数据的可用性。在去年获得了一轮 350 万美元的种子轮融资。

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                             Sahil Chaudhary 
小型、更专业化的语言模型在使用 Glaive 提供的服务后，能够更快地完成训练。已经有一些小模型使用该公司已经证明了 Glaive 的能力，例如一个 3B 参数模型在 HumanEval 等任务上的表现超过了许多参数规模更大的开源模型。
火得措手不及
GPU 不够用了
Reflection 70B 一经发布，就火了，跑去试用的人太多，模型已经反应不过来了。

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本来可以在线试用 Reflection 70B，但现在和它聊天反应很慢。

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但是根据手快的网友发来的测评，Reflection 70B 也确实没辜负六个基础测试集里有四个都打败了 Claude 3.5 Sonnet 的战绩。
比如，它是首个能想明白这道缠绕不清的逻辑题的大模型。

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提示词：有人在某地杀了 Agatha。Agatha、管家和 Charles 住在 此地，并且是那里唯一的居民。杀手恨他的目标，并且比受害者穷。Charles 不恨 Agatha 恨的任何人。Agatha 除了管家之外恨所有人。管家恨所有不如 Aunt Agatha 富有的人。管家恨所有 Agatha 恨的人。没有人恨所有人。谁杀了 Agatha？
向它提问：「柏林的魏森湖地区当地人通常在哪里聚会？当地有哪些景点？」。对于这些本地人才知道的答案，其他模型虽然也能给出一些正确的回复，但是总会冒出一些在柏林之外的地点。Reflection 70B 是第一个能正确地说出主要地点，并且没有幻觉的模型。

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Reflection-70B 的编码能力也得到了认证。有网友在 ProLLM 的编码辅助任务中对 Reflection-70B 进行了基准测试。它确实是最好的开源模型之一，击败了 Llama-3.1 405B。

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不过，爆火的同时，由于 Reflection 70B 的底层模型采用了 Meta 的 Llama 3.1 70B Instruct，这也引发了一些争议。
有网友认为：「Reflection 70B 只是一种元提示（Meta-Prompting）的进步，似乎不能算是一种创新。」

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但也有人对此提出反对，认为「利用思维链和让大模型说出自己的工作流程」这种方法能让大模型更好地模拟人类思考的过程。

「万一 Shumer 的方法 Reflection-tuning，就是 OpenAI 的 Strawberry 的方法呢？」

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团队介绍
乍一看，Reflection 70B 似乎是横空出世，HyperWrite 的知名度并不高。但其实 Shumer 已是 AI 领域的创业老将了：2020 年，他与就 Jason Kuperberg 共同创立了 Otherside AI。

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                             从左至右分别为 Otherside AI 的联合创始人：Matt Shumer, Miles Feldstein 与 Jason Kuperberg。
Otherside AI 凭借其当家产品 HyperWrite 收获了一波流量。HyperWrite 最初是一款根据要点撰写邮件和消息的 Chrome 插件。后来，它的功能越来越强大，拓展出了起草文章、总结文本等功能。截至 2023 年 11 月，HyperWrite 拥有两百万用户。随着两位联合创始人登上了福布斯年度「30 岁以下精英」榜单，Otherside AI 也正式更名为 HyperWrite。 
在最新一轮融资中， HyperWrite 获得了 280 万美元的投资。在这笔资金的加持下，HyperWrite 引入了 AI 驱动功能，升级成了可以从网页浏览器自动完成预定航班、在 LinkedIn 上筛简历的智能管家。 

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                             HyperWrite 在线帮你订达美乐披萨的外卖。
参考链接：https://venturebeat.com/ai/meet-the-new-most-powerful-open-source-ai-model-in-the-world-hyperwrites-reflection-70b/

以上就是刚刚，开源大模型的新王诞生了：超越GPT-4o，模型还能自动纠错的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！

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这个人很懒，什么都没有留下～
上一篇 2025年11月26日 14:04:47
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