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该来的还是来了。

关键词: openai,chatGPT,AI,token,国产大模型

今天凌晨，OpenAI 突然宣布终止对中国提供 API 服务，进一步收紧国内开发者访问 GPT 等高水平大模型。国内开发者真是太难了。

关键词: RLHF,token-level,大模型,对齐算法

在人工智能领域的发展过程中，对大语言模型（LLM）的控制与指导始终是核心挑战之一，旨在确保这些模型既强大又安全地服务于人类社会。早期的努力集中于通过人类反馈的强化学习方法（RLHF）来管理这些模型，成效显著，标志着向更加人性化 AI 迈出的关键一步。

关键词: Tokenizer,token,模型训练,扩散模型

在生成式模型的迅速发展中，Image Tokenization 扮演着一个很重要的角色，例如Diffusion依赖的VAE或者是Transformer依赖的VQGAN。这些Tokenizers会将图像编码至一个更为紧凑的隐空间（latent space），使得生成高分辨率图像更有效率。

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当前主流的视觉语言模型（VLM）主要基于大语言模型（LLM）进一步微调。因此需要通过各种方式将图像映射到 LLM 的嵌入空间，然后使用自回归方式根据图像 token 预测答案。

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大模型价格战，这匹国产黑马又破纪录了！最低的GLM-4 Flash版本，百万token价格已经低至0.1元，可以说是击穿地心。MaaS 2.0大升级，让企业训练私有模型的成本无限降低。

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最新版本大模型，6 分钱 100 万 Token。

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研究人员提出了一种新的大型语言模型训练方法，通过一次性预测多个未来tokens来提高样本效率和模型性能，在代码和自然语言生成任务上均表现出显著优势，且不会增加训练时间，推理速度还能提升至三倍。

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在以英语为主的语料库上训练的多语言LLM，是否使用英语作为内部语言？对此，来自EPFL的研究人员针对Llama 2家族进行了一系列实验。

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最近的一系列研究表明，纯解码器生成模型可以通过训练利用下一个 token 预测生成有用的表征，从而成功地生成多种模态（如音频、图像或状态 - 动作序列）的新序列，从文本、蛋白质、音频到图像，甚至是状态序列。