我们知道，Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等开源大语言模型已经成为 OpenAI 的竞争对手。
大模型发展至今早已火成了一个「概念」。
Meta最近开源的Llama 3模型再次证明了「数据」是提升性能的关键，但现状是，开源的大模型有一堆，可开源的大规模数据却没多少，而收集、清洗数据又是一项极其费时费力的工作，也导致了大模型预训练技术仍然掌握在少数高端机构的手中。
“预测下一个token”被认为是大模型的基本范式，一次预测多个tokens又会怎样？
2024 年 4 月 20 日，即 Meta 开源 Llama 3 的隔天，初创公司 Groq 宣布其 LPU 推理引擎已部署 Llama 3 的 8B 和 70B 版本，每秒可输出token输提升至800。
自2021年诞生，CLIP已在计算机视觉识别系统和生成模型上得到了广泛的应用和巨大的成功。我们相信CLIP的创新和成功来自其高质量数据（WIT400M），而非模型或者损失函数本身。虽然3年来CLIP有大量的后续研究，但并未有研究通过对CLIP进行严格的消融实验来了解数据、模型和训练的关系。
开源最近成了 AI 圈绕不开的高频热门词汇。 先有 Mistral 8x22B 闷声干大事，后有 Meta Llama 3 模型深夜炸场，现在连苹果也要下场参加这场激烈的开源争霸赛。
抛弃传统方法，只采用Transformer来解码真实场景！
最近，Meta 推出了 Llama 3，为开源大模型树立了新的标杆。
要说 ChatGPT 拉开了大模型竞赛的序幕，那么 Meta 开源 Llama 系列模型则掀起了开源领域的热潮。在这当中，苹果似乎掀起的水花不是很大。
