作者表示：在各种有效的 LLM 微调方法中，LoRA 仍然是他的首选。LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种用于微调 LLM（大语言模型）的流行技术，最初由来自微软的研究人员在论文《 LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 》中提出。
早在 2020 年，陶大程团队就发布了《Knowledge Distillation: A Survey》，详细介绍了知识蒸馏在深度学习中的应用，主要用于模型压缩和加速。随着大语言模型的出现，知识蒸馏的作用范围不断扩大，逐渐扩展到了用于提升小模型的性能以及模型的自我提升。
随着大语言模型（LLM）的发展，很多研究发现LLM能够展现出稳定的人格特质，模仿人类细微的情绪与认知模式，还能辅助各种各样的社会科学仿真实验，为教育心理学、社会心理学、文化心理学、临床心理学、心理咨询等诸多心理学研究领域，提供了新的研究思路。
开源大语言模型宇宙又来了一个强劲对手。Transformer 作者参与创立的 Cohere 公司推出的大模型 Command-R 在可扩展、RAG和工具使用三个方面具有显著的优势。
近年来，大语言模型（LLMs）由于其通用的问题处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明，适当的提示设计（prompt enginerring），例如思维链（Chain-of-Thoughts），可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。
本周四，美国 AI 创业公司 Inflection AI 正式发布新一代大语言模型 Inflection-2.5。仅用 40% 计算量，实现与 GPT-4 相媲美性能。
本周四，美国 AI 创业公司 Inflection AI 正式发布新一代大语言模型 Inflection-2.5。
模型量化是模型压缩与加速中的一项关键技术，其将模型权重与激活值量化至低 bit，以允许模型占用更少的内存开销并加快推理速度。对于具有海量参数的大语言模型而言，模型量化显得更加重要。
只靠一张物体图片，大语言模型就能控制机械臂完成各种日常物体操作吗？
谷歌DeepMind、UC伯克利和MIT的研究人员认为，如果用大语言模型的思路来做大视频模型，能解决很多语言模型不擅长的问题，可能能更进一步接近世界模型。
