开源逆袭震撼！TAO调优Llama模型，FinanceBench跑分超越GPT-4，惊艳全球！
随着科技的发展，人工智能（AI）已经在各个领域展现出其强大的潜力。尤其在自然语言处理（NLP）领域，大语言模型如 GPT-4 已经达到了前所未有的高度。然而，对于许多企业来说，这些顶级模型的高成本让其望而却步。在这个背景下，Databricks 推出的新型大语言模型微调方法 TAO 引起了广泛关注。通过无标注数据和强化学习技术，TAO在显著降低企业成本的同时，还能提升模型性能，为开源模型提供了持续进化的路径。
首先，让我们来了解一下 TAO 的工作原理。TAO 是一种新型的微调方法，它利用测试时计算（test-time compute）自动探索任务可能性，结合强化学习优化模型。这种方法省去了人工标注的成本，同时通过强化学习，模型能够在自我优化中不断提升性能。
近期测试显示，通过 TAO 微调后的 Llama 3.3 70B 模型在金融文档问答和 SQL 生成任务中表现卓越，甚至超越了传统标注微调方法，逼近 OpenAI 顶级闭源模型。FinanceBench（7200 道 SEC 文档问答）测试中，TAO 模型得分 85.1，优于标注微调（81.1）和 OpenAI o3-mini（82.2）。BIRD-SQL 测试中，TAO 模型得分 56.1 分，接近 GPT-4o（58.1），远超标注微调（54.9）。而在 DB Enterprise Arena 测试中，TAO 模型的得分更是达到了 47.2 分。
这一切的成就都源于 TAO 的创新技术。TAO 利用强化学习自动探索任务可能性，结合测试时计算进行优化，这不仅降低了企业成本，还提升了模型性能。这种方法的优势在于，它能够利用无标注数据自动学习模型，避免了人工标注的繁琐和低效。同时，强化学习的引入使得模型能够在自我优化中不断提升性能，具有巨大的潜力。
值得一提的是，TAO 技术为开源模型提供了持续进化的路径。用户使用越多，模型通过反馈数据自我优化的潜力就越大。目前，该技术已在 Llama 模型上启动私测，企业可通过申请表单参与。这无疑是一个令人振奋的消息，意味着更多的企业和开发者将有机会接触和使用这些先进的大语言模型。
总的来说，TAO 的出现无疑为开源模型的发展带来了震撼的力量。通过创新的技术和方法，TAO 成功地降低了企业使用大语言模型的门槛，提升了模型性能，为开源社区注入了新的活力。FinanceBench 的跑分超越 GPT-4 的消息在全球范围内引起了轰动，展示了 TAO 在大语言模型领域的强大实力。我们有理由相信，随着 TAO 的进一步应用和优化，未来的大语言模型将会更加智能、更加普及，为人类社会的发展带来更多的可能性。
