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。
在 AI 赛道中，与动辄上千亿参数的模型相比，最近，小模型开始受到大家的青睐。比如法国 AI 初创公司发布的 Mistral-7B 模型，其在每个基准测试中，都优于 Llama 2 13B，并且在代码、数学和推理方面也优于 LLaMA 1 34B。
2B性能小钢炮来了！刚刚，面壁智能重磅开源了旗舰级端侧多模态模型MiniCPM，2B就能赶超Mistral-7B，还能越级比肩Llama2-13B。成本更是低到炸裂，170万tokens成本仅为1元！
羊驼家族的“最强开源代码模型”，迎来了它的“超大杯”——就在今天凌晨，Meta宣布推出Code Llama的70B版本。
删除权重矩阵的一些行和列，让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%，模型还能保持 99% 的零样本任务性能，同时计算效率大大提升。这就是微软 SliceGPT 的威力。
Meta 正式发布 Code Llama 70B，这是 Code Llama 系列有史以来最大、性能最好的型号。
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（Prompt Engineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南，包括微软、OpenAI 等等。
融合多个异构大语言模型，中山大学、腾讯 AI Lab 推出 FuseLLM
1月18日，马克·扎克伯格宣布，Meta正在计划构建自己的AGI（通用人工智能），将在绝大多数领域中都达到或超越人类智能水平。同时他强调，保证会向大众开放这一技术，以便人人都能从中获益。
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。
