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AI训AI必将成为一大趋势。Meta和NYU团队提出让大模型「自我奖励」的方法，让Llama2一举击败GPT-4 0613、Claude 2、Gemini Pro领先模型。
OpenAI 宣布，正式开放 GPT3.5 微调 API，并承诺 2023 年内推出 GPT-4 微调 API。
不知不觉，LangChain 已经问世一年了。作为一个开源框架，LangChain 提供了构建基于大模型的 AI 应用所需的模块和工具，大大降低了 AI 应用开发的门槛，使得任何人都可以基于 GPT-4 等大模型构建自己的创意应用。
拾象科技及其公众号「海外独角兽」一直关注海外大模型产品的技术和商业进展，近日，拾象科技 CEO 李广密和商业作者张小珺一起讨论了 2023 年全球大模型竞赛，以及接下来大模型格局会如何演进、GPT-4 的超越难度、以及需要解决的关键问题等。
前段时间，Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整个开源社区，其架构与 GPT-4 非常相似，很多人将其形容为 GPT-4 的「缩小版」。
2023 年是 AI 发展的关键一年，ChatGPT 以及 GPT-4 的发布引发了全社会对于大模型以及生成式 AI 的关注。
即便是GPT-4 API「灰盒」也逃不过安全漏洞。FAR AI实验室的团队从微调、函数调用、搜索增强三个方向入手，成功让GPT-4越狱。
相比GPT-3，GPT-4 （包括GPT-3.5） 的能力有了非常巨大的进步。这背后其实得益于一个很重要的过程引入：微调。
这个由 GPT-4 驱动的“AI 实验室伙伴”名为 Coscientist，由来自卡内基梅隆大学和 Emerald Cloud Lab 的研究团队共同提出，刚刚登上了权威科学期刊 Nature。
RAG或许就是大模型能力飙升下一个未来。RAG+GPT-4，4%的成本，便可拥有卓越的性能。