为了将大型语言模型（LLM）与人类的价值和意图对齐，学习人类反馈至关重要，这能确保它们是有用的、诚实的和无害的。在对齐 LLM 方面，一种有效的方法是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。尽管经典 RLHF 方法的结果很出色，但其多阶段的过程依然带来了一些优化难题，其中涉及到训练一个奖励模型，然后优化一个策略模型来最大化该奖励。
36氪从多个独立信源处获悉，字节跳动大语言模型研发技术专家杨红霞，已于近日从字节跳动离职，并开始筹备AI创业项目。
以 OpenAI 的 GPT 系列模型为代表的大语言模型（LLM）掀起了新一轮 AI 应用浪潮，但是 LLM 推理的高昂成本一直困扰着业务团队。
在 AI 领域，扩展定律（Scaling laws）是理解 LM 扩展趋势的强大工具，其为广大研究者提供了一个准则，该定律在理解语言模型的性能如何随规模变化提供了一个重要指导。
近日，西交微软北大联合提出信息密集型训练大法，使用纯数据驱动的方式，矫正LLM训练过程产生的偏见，在一定程度上治疗了大语言模型丢失中间信息的问题。
此次，苹果提出的多模态大语言模型（MLLM） Ferret-UI ，专门针对移动用户界面（UI）屏幕的理解进行了优化，其具备引用、定位和推理能力。
5月14日，开源的大语言模型Falcon 2发布，性能超越Llama 3，消息登上了Hacker News热榜第一。「猎鹰」归来，开源宇宙将会迎来新的霸主吗？
前几天，普林斯顿大学联合Meta在arXiv上发表了他们最新的研究成果——Lory模型，论文提出构建完全可微的MoE模型，是一种预训练自回归语言模型的新方法。
大语言模型可谓是迄今为止对人类行为最大的建模，如何借助大语言模型工具，让科技发展更好地应用到真实人类社会中去？从哈佛物理系到大语言模型结合社会学和经济学的研究，朱科航的思考路径，聚焦在对人类行为的深度学习和理解。在开始今天阅读之前，大家不妨先猜一猜，大语言模型之前人类应用最广的 TOP2 机器学习是什么？Enjoy
预训练语言模型在分析核苷酸序列方面显示出了良好的前景，但使用单个预训练权重集在不同任务中表现出色的多功能模型仍然存在挑战。
