关键词: LLM,AI搜索,神经架构搜索,LLaMA2-7B,模型训练

大型语言模型（LLM）的一个主要特点是「大」，也因此其训练和部署成本都相当高，如何在保证 LLM 准确度的同时让其变小就成了非常重要且有价值的研究课题。

关键词: LLM,LLaMA,NLP, LLaMA2-7B,Transformer

基于 Transformer 架构的大语言模型在 NLP 领域取得了令人惊艳的效果，然而，Transformer 中自注意力带来的二次复杂度使得大模型的推理成本和内存占用十分巨大，特别是在长序列的场景中。

关键词: LLaMA2,RLHF,模型训练

有的大模型对齐方法包括基于示例的监督微调（SFT）和基于分数反馈的强化学习（RLHF）。然而，分数只能反应当前回复的好坏程度，并不能明确指出模型的不足之处。相较之下，我们人类通常是从语言反馈中学习并调整自己的行为模式。

关键词: GPT-4,Yi-34B,LLaMA2,李开复AI

仅次于GPT-4，李开复零一万物Yi-34B-Chat最新成绩公布——在Alpaca经认证的模型类别中，以94.08%的胜率，超越LLaMA2 Chat 70B、Claude 2、ChatGPT！

关键词: LLaMA 2,LLaMA2-7B

Buddy Compiler 端到端 LLaMA2-7B 推理示例已经合并到 buddy-mlir仓库[1]主线。我们在 Buddy Compiler 的前端部分实现了面向 TorchDynamo 的第三方编译器，从而结合了 MLIR 和 PyTorch 的编译生态。

关键词: Qwen-14B,LLaMA2,GPT-3.5,通义千问

阿里目前再次开源全新的Qwen-14B的模型，参数规模142亿，但是它的理解能力接近700亿参数规模的LLaMA2-70B，数学推理能力超过GPT-3.5。