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轻量级模型的春天要来了吗？

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Build大会召开两周之后，微软更新了Phi-3系列模型的技术报告。不仅加入最新的基准测试结果，而且对小模型、高性能的实现机制做出了适当的揭示。

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深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 对 AI 大模型有着深刻的洞察，也会经常把一些观察的结果写成博客。在一篇 5 月中发布的博客中，他盘点分析了 4 月份发布的四个主要新模型：Mixtral、Meta AI 的 Llama 3、微软的 Phi-3 和苹果的 OpenELM。

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过去几年，借助Scaling Laws的魔力，预训练的数据集不断增大，使得大模型的参数量也可以越做越大，从五年前的数十亿参数已经成长到今天的万亿级，在各个自然语言处理任务上的性能也越来越好。

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当前最火的大模型，竟然三分之二都存在过拟合问题？

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从Llama 3到Phi-3，蹭着开源热乎劲儿，苹果也来搞事情了。

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Llama-3 刚发布没多久，竞争对手就来了，而且是可以在手机上运行的小体量模型。

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Llama 3发布刚几天，微软就出手截胡了？