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随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，各行各业加快了 LLM 应用落地的步伐。为了改进 LLM 的实际应用效果，业界做出了诸多努力。

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大型语言模型（LLM）展现出了令人印象深刻的智能水平。因此，确保其安全性显得至关重要。已有研究提出了各种策略，以使 LLM 与人类伦理道德对齐。然而，当前的先进模型例如 GPT-4 和 LLaMA3-70b-Instruct 仍然容易受到越狱攻击，并被用于恶意用途。

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LLM 很强，而为了实现 LLM 的可持续扩展，有必要找到并实现能提升其效率的方法，混合专家（MoE）就是这类方法的一大重要成员。

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我们知道 LLM 是在大规模计算机集群上使用海量数据训练得到的，机器之心曾介绍过不少用于辅助和改进 LLM 训练流程的方法和技术。而今天，我们要分享的是一篇深入技术底层的文章，介绍如何将一堆连操作系统也没有的「裸机」变成用于训练 LLM 的计算机集群。

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基于评测维度，考虑到各评测集关注的评测维度，可以将其划分为通用评测基准和具体评测基准。

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近年来，随着大语言模型 (LLM) 的发展，构建检索增强生成 (RAG) 解决方案成为了一个热门话题。RAG 将 LLM 的强大功能与检索模型结合，应用于专有知识数据库。然而，对于开发人员来说，一个主要挑战是将各种文档格式（如 PDF、HTML 等）转换为可供文本模型处理的格式。

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在2023年初，即便是当时最先进的GPT-3.5，其上下文长度也仅限于2k。然而，时至今日，1M的上下文长度已经成为衡量模型技术先进性的重要标志之一。

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具身智能是过去一年中和 LLM 一样受到市场高度关注的领域，通用机器人领域什么时候会出现「iPhone 时刻」？这是所有人都关注的问题。拾象团队在过去一年中也深度追踪通用机器人和机器人 foundation model 的进展。本篇文章是我们对机器人领域研究的开源。

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LLM 很强大，但也存在一些明显缺点，比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。检索增强式生成（RAG）可大幅提升 LLM 的生成质量和结果有用性。

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人会有幻觉，大型语言模型也会有幻觉。近日，OpenAI 安全系统团队负责人 Lilian Weng 更新了博客，介绍了近年来在理解、检测和克服 LLM 幻觉方面的诸多研究成果。