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ChatGPT发布一年多，已经在全世界累积了超过1.8亿用户。而随着越来越多的人们开始频繁使用它，近几个月关于GPT-4在“变笨”、“变懒”的说法不绝于耳。
大模型固有的幻觉问题严重影响了LLM的表现。斯坦福最新研究利用维基百科数据训练大模型，得到的WikiChat成为首个几乎不产生幻觉的聊天机器人。
GPT-4V的开源替代方案来了！极低成本，性能却类似，清华、浙大等中国顶尖学府，为我们提供了性能优异的GPT-4V开源平替。
拾象科技及其公众号「海外独角兽」一直关注海外大模型产品的技术和商业进展，近日，拾象科技 CEO 李广密和商业作者张小珺一起讨论了 2023 年全球大模型竞赛，以及接下来大模型格局会如何演进、GPT-4 的超越难度、以及需要解决的关键问题等。
大型语言模型（LLM）虽然在诸多下游任务上展现出卓越的能力，但其实际应用还存在一些问题。其中，LLM 的「幻觉（hallucination）」问题是一个重要缺陷。
最近由UCSC的研究人员发表论文，证明大模型的零样本或者少样本能力，几乎都是来源于对于训练数据的记忆。
所谓灾难性遗忘，就是一个在原始任务上训练好的神经网络在训练完新任务后，在原始任务上的表现崩溃式的降低。
前段时间，Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整个开源社区，其架构与 GPT-4 非常相似，很多人将其形容为 GPT-4 的「缩小版」。
文明模拟器第二弹来了！在全面升级的GPT-4的带动下，我们将「看到」过去，更加沉浸式地体验过去的历史。
混合专家模型（MoE）成为最近关注的热点。