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在人工智能的前沿领域，大语言模型（Large Language Models，LLMs）由于其强大的能力正吸引着全球研究者的目光。在 LLMs 的研发流程中，预训练阶段占据着举足轻重的地位，它不仅消耗了大量的计算资源，还蕴含着许多尚未揭示的秘密。
AI，能够重写人类基因组了？ 就在刚刚，初创公司Profluent宣布，完全由AI设计的基因编辑器，已经成功编辑了人类细胞中的DNA。
在对齐大型语言模型（LLM）与人类意图方面，最常用的方法必然是根据人类反馈的强化学习（RLHF）
虽然大型语言模型（LLM）在各种常见的自然语言处理任务中展现出了优异的性能，但随之而来的幻觉，也揭示了模型在真实性和透明度上仍然存在问题。
近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在各个领域的应用取得了显著的成功。然而，作为许多下游任务的基础模型，当前的 MLLM 由众所周知的 Transformer 网络构成，这种网络具有较低效的二次计算复杂度。
相信很多朋友都看过这篇论文，在 2023 年 3 月，一支来自加拿大滑铁卢大学、清华大学和新加坡管理大学的团队，发表了一篇大模型综述《A Survey of Large Language Models》.
在大算力的数字化时代下，大语言模型（LLM）以其令人瞩目的发展速度，正引领着技术的潮流
LLM界的「真·Open AI」，又来整顿AI圈了！
在2023年的「百模大战」中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题
如今，大型语言模型（LLM）已经成为了我们生活中的好帮手