基于 ChatGPT、LLAMA、Vicuna [1, 2, 3] 等大语言模型（Large Language Models，LLMs）的强大理解、生成和推理能力
只需Image Tokenizer，Llama也能做图像生成了，而且效果超过了扩散模型。
导读：时隔4个月上新的Gemma 2模型在LMSYS Chatbot Arena的排行上，以27B的参数击败了许多更大规模的模型，甚至超过了70B的Llama-3-Instruct，成为开源模型的性能第一！
可在单张A100/H100 GPU或TPU主机上高效运行全精度推理。
性能翻倍的Gemma 2， 让同量级的Llama3怎么玩？
谷歌开源模型Gemma 2开放了！ 虽然前段时间Google I/O大会上，Gemma 2开源的消息就已经被放出，但谷歌还留了个小惊喜—— 除27B模型外，还有一个更轻的9B版本。 DeepMind创始人哈萨比斯表示，27B参数规模下，Gemma 2提供了同类模型最强性能，甚至还能与其两倍大的模型竞争。
如何无痛玩转Llama 3，这个手把手教程一看就会！80亿参数推理单卡半分钟速成，微调700亿参数仅用4卡近半小时训完，还有100元代金券免费薅。
史上最快Transformer芯片诞生了！用Sohu跑Llama 70B，推理性能已超B200十倍，超H100二十倍！刚刚，几位00后小哥从哈佛辍学后成立的公司Etached，宣布再融资1.2亿美元。
近日，一篇出自中国团队之手的AI论文在外网引发热议。论文中，研究团队提出了Q*模型算法，帮助Llama-2-7b等小模型达到参数量比其大数十倍、甚至上百倍模型的推理能力，使模型性能迎来惊人提升。
是时候把数据Scale Down了！Llama 3揭示了这个可怕的事实：数据量从2T增加到15T，就能大力出奇迹，所以要想要有GPT-3到GPT-4的提升，下一代模型至少还要150T的数据。好在，最近有团队从CommonCrawl里洗出了240T数据——现在数据已经不缺了，但你有卡吗？
