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。
开源与闭源的纷争已久，现在或许已经达到了一个新的高潮。
就在刚刚，Meta 如期发布了 Llama 3.1 模型。
很多公司现在都可以说自己是AI行业的，但形成模式≠有长期价值。
大模型迈入“小而强”时代。
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。
随着人工智能技术的快速发展，能够处理多种模态信息的多模态大模型（LMMs）逐渐成为研究的热点。通过整合不同模态的信息，LMMs 展现出一定的推理和理解能力，在诸如视觉问答、图像生成、跨模态检索等任务中表现出色。
Llama 3.1 终于现身了，不过出处却不是 Meta 官方。
Llama 3.1又被提前泄露了！开发者社区再次陷入狂欢：最大模型是405B，8B和70B模型也同时升级，模型大小约820GB。基准测试结果惊人，磁力链全网疯转。
大模型技术席卷全球科技界，中国也迅速跟进这一浪潮，在诸多领域开始落地，提升了企业运营效率和消费者体验。然而，大模型企业也面临技术成熟度、成本、数据安全、行业差异、用户接受度等挑战，商业化仍然是一个摆在所有厂商面前的问题。
