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。
为了将大型语言模型（LLM）与人类的价值和意图对齐，学习人类反馈至关重要，这能确保它们是有用的、诚实的和无害的。在对齐 LLM 方面，一种有效的方法是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。尽管经典 RLHF 方法的结果很出色，但其多阶段的过程依然带来了一些优化难题，其中涉及到训练一个奖励模型，然后优化一个策略模型来最大化该奖励。
曾经创造出Stable Diffusion系列模型的Stability AI，目前面临前所未有的财务危机。
本文基于数势科技创始人&CEO黎科峰博士，百川智能联合创始人焦可，腾讯研究院副院长刘琼，蓝驰创投投资合伙人、TGO鲲鹏会学员石建平以及实在智能联合创始人、CMO张俊九等五位行业大咖在InfoQ主办的QCon全球软件开发大会的圆桌讨论整理。
最近在许多美国开发者的口中，一个开源模型经常被提及，它的发音听起来是“困”。乍一听到总让人一头雾水。哪个开发者天天用中文说困啊。
阿里云正式发布通义千问2.5大模型，同时宣布性能全面赶超GPT-4 Turbo。
AI创业现在需要的是哪一类人？黄云刚就AI技术开放的门槛、创业者的技术要求和市场趋势进行了深入的探讨。“大模型的开源和Database时代的开源不是一个概念。”源码资本管理合伙人黄云刚说。
Meta最近开源的Llama 3模型再次证明了「数据」是提升性能的关键，但现状是，开源的大模型有一堆，可开源的大规模数据却没多少，而收集、清洗数据又是一项极其费时费力的工作，也导致了大模型预训练技术仍然掌握在少数高端机构的手中。
Llama 3的开源，再次掀起了一场大模型的热战，各家争相测评、对比模型的能力，也有团队在进行微调，开发衍生模型。
在大语言模型领域，微调是改进模型的重要步骤。伴随开源模型数量日益增多，针对LLM的微调方法同样在推陈出新。
