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。
本文由GreenBit.AI团队撰写，团队的核心成员来自德国哈索·普拉特纳计算机系统工程院开源技术小组。我们致力于推动开源社区的发展，倡导可持续的机器学习理念。我们的目标是通过提供更具成本效益的解决方案，使人工智能技术在环境和社会层面产生积极影响。
大数据巨头Databricks与哥伦比亚大学最新研究发现，在数学和编程任务上，LoRA干不过全量微调。
在《如何制造一个垂直领域大模型》一文中我们列举了几种开发垂直领域模型的方法。其中医疗、法律等专业是比较能体现模型垂直行业能力的，因此也深受各大厂商的重视。
Richard Sutton 在 「The Bitter Lesson」中做过这样的评价：「从70年的人工智能研究中可以得出的最重要教训是，那些利用计算的通用方法最终是最有效的，而且优势巨大。」
在上一篇文章「Unsloth微调Llama3-8B，提速44.35%，节省42.58%显存，最少仅需7.75GB显存」中，我们介绍了Unsloth，这是一个大模型训练加速和显存高效的训练框架，我们已将其整合到Firefly训练框架中，并且对Llama3-8B的训练进行了测试，Unsloth可大幅提升训练速度和减少显存占用。
大模型又又又被曝出安全问题！
堂堂开源之王Llama 3，原版上下文窗口居然只有……8k，让到嘴边的一句“真香”又咽回去了。
我们知道，Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等开源大语言模型已经成为 OpenAI 的竞争对手。
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。
