刚刚，英伟达全新发布的开源模型Nemotron-4 340B，有可能彻底改变训练LLM的方式！从此，或许各行各业都不再需要昂贵的真实世界数据集了。而且，Nemotron-4 340B直接超越了Mixtral 8x22B、Claude sonnet、Llama3 70B、Qwen 2，甚至可以和GPT-4掰手腕！
性能超越 Llama-3，主要用于合成数据。
近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）受到学术界和工业界的广泛关注，得益于其在各种语言生成任务上的出色表现，大语言模型推动了各种人工智能应用（例如ChatGPT、Copilot等）的发展。然而，大语言模型的落地应用受到其较大的推理开销的限制，对部署资源、用户体验、经济成本都带来了巨大挑战。
过去6个月，OpenAI年化收入翻倍，达到34亿美元，这表明这家ChatGPT开发商的业务正在加速增长。尽管OpenAI在LLM赛道依然遥遥领先，但越来越多性能相近的竞争者的出现，让从业者开始怀疑OpenAI的先发优势是否还能长久维持下去，再加上首席技术官最新的采访发言，似乎暗示OpenAI失去了「护城河」。
每家国产大模型都说自己是第一，该信谁的？最近，字节推出了扣子模型广场，全体国产LLM开启大混战！你一票，我一票，谁是第一，大众说了算。投票连小朋友都能参与，模型生态从此彻底从黑盒到白盒。
苹果一出手，在手机等移动设备上部署大模型不可避免地成为行业关注焦点。
一个常被许多领导者引用、但很可能是被杜撰出来的名言是：“外行谈战略和战术，内行谈运营。”战术视角看到的是一个个独特的难题，而运营视角看到的是组织中需要需要改变的不协调的模式。战略视角看到的是机会，运营视角则看的是挑战。
古代中国是一个“万般皆下品，唯有读书高”的社会，尽管民众对读书多的人很佩服并不仅仅是因为学问，更因为读书可以当官。
都是可选择的一环
之前分享了我们在运营LLM应用时磨练出来的战术(tactics)【指之前的Part I 和Part II两篇文章】。战术是具体的：是为实现目标而采取的具体行动。我们还分享了对运营（Operations）的看法：为了执行战术，达到目标，而制定的更高层次的流程。
