如果 AI 是一辆豪华跑车，那么 LoRA 微调技术就是让它加速的涡轮增压器。LoRA 强大到什么地步？它可以让模型的处理速度提升 300%。还记得 LCM-LoRA 的惊艳表现吗？其他模型的十步，它只需要一步就能达到相媲美的效果。
多模态大模型做“多任务指令微调”，大模型可能会“学得多错得多”，因为不同任务之间的冲突，导致泛化能力下降。
向量存储检索是个真需求，然而专用向量数据库已经凉了。
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。
面对当前微调大模型主要依赖人类生成数据的普遍做法，谷歌 DeepMind 探索出了一种减少这种依赖的更高效方法。
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。
由厦门大学等机构提出的全新视觉感知基础模型APE，只需一个模型外加一套参数，就能在160个测试集上取得当前SOTA或极具竞争力的结果。而且训练和推理代码以及模型权重全部开源，无需微调，开箱即用。
随着大模型技术的发展与落地，「模型治理」已经成为了目前受到重点关注的命题。只不过，在实践中，研究者往往感受到多重挑战。
用多模态大模型来做语义分割，效果有多好？一张图+文字输入想分割的物体，大模型几秒钟就能识别并搞定！
苹果M系列芯片专属的机器学习框架，开源即爆火！现在，用上这个框架，你就能直接在苹果GPU上跑70亿参数大模型、训练Transformer模型或是搞LoRA微调。
