众所周知，大语言模型的训练常常需要数月的时间，使用数百乃至上千个 GPU。以 LLaMA2 70B 模型为例，其训练总共需要 1,720,320 GPU hours。由于这些工作负载的规模和复杂性，导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。
Richard Sutton 在 「The Bitter Lesson」中做过这样的评价：「从70年的人工智能研究中可以得出的最重要教训是，那些利用计算的通用方法最终是最有效的，而且优势巨大。」
事实是：基于大语言模型的AI应用创业是地狱难度。我认为可能半年内大部分纯做大语言模型应用的AI创业公司都会死掉。
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。
在大语言模型领域，微调是改进模型的重要步骤。伴随开源模型数量日益增多，针对LLM的微调方法同样在推陈出新。
近期，大语言模型、文生图模型等大规模 AI 模型迅猛发展。在这种形势下，如何适应瞬息万变的需求，快速适配大模型至各类下游任务，成为了一个重要的挑战。受限于计算资源，传统的全参数微调方法可能会显得力不从心，因此需要探索更高效的微调策略。
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。
继 1 月推出国内首个基于 MoE 架构的千亿参数量大语言模型 abab6 后，上周，通用人工智能创业公司、中国估值最高的大模型公司之一 MiniMax 推出了万亿 MoE 模型 abab 6.5。根据 MiniMax 发布的技术报告，在各类核心能力测试中，abab 6.5接近 GPT-4、 Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro 等世界领先的大语言模型。
继2023年文生文大语言模型带来行业内外的狂欢之后，2024年春节期间，OpenAI再次曝出了正在内测的文生视频大模型Sora，其高清、丝滑、可以以假乱真的视频内容展示，再次让人见识到了科技的进步。
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
