OpenAI CEO：大语言模型规模已接近极限，并非越大越好

OpenAICEO：大语言模型规模已接近极限，并非越大越好OpenAI的联合创始人兼CEOSamAltman在麻省理工学院“想象力行动”活动上接受了采访，谈到了大语言模型（LLM）的发展趋势和安全问题。SamAltman认为，我们正在接近LLM规模的极限，规模越大并不一定意味着模型越好，而可能只是为了追求一个数字而已。LLM的规模不再是衡量模型质量的重要指标，未来将有更多的方式来提升模型的能力和效用。他将LLM的规模与过去芯片速度的竞赛进行了类比，指出今天我们更关注芯片能否完成任务，而不是它们有多快。他表示，OpenAI的目标是为世界提供最有能力、最有用、最安全的模型，而不是为了参数数量而自我陶醉。()频道：@TestFlightCN

Google的教学视频《Introduction to Large Language Models | 大语言模型介绍》，介绍了

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的GenAI开发工具。大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。

LLMPruner：大语言模型裁剪工具。通过对大语言模型的冗余词表进行裁剪，减少模型参数量，降低显存占用，提升训练速度，并且能够

：大语言模型裁剪工具。通过对大语言模型的冗余词表进行裁剪，减少模型参数量，降低显存占用，提升训练速度，并且能够保留预训练中学习到的知识。大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)犹如雨后春笋般，其虽然效果惊艳，但参数量巨大，让普通玩家望而却步。如今的大语言模型大多为多语种大预言模型(MultilingualLargeLanguageModel)，如LLaMA、mT5、Bloom等，其词表规模巨大，占据非常大部分的模型参数，如Bloom具有25万词表。在训练模型时，词表权重将会消耗非常大的显存，降低训练速度，产生OOM的现象。但在许多下游任务中，一般只会用到一两种语言，例如在中文场景中，一般只会用到中英文。我们可以对大语言模型的词表进行裁剪，只留下所需的部分，这样不仅能够充分保留模型的预训练知识，并且能够使用更少的显卡进行下游任务的finetune，提升训练效率。#工具

阶跃星辰发布 Step-2 万亿参数 MoE 语言大模型预览版

阶跃星辰发布Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版在今日上海开幕的2024全球开发者先锋大会上，通用大模型创业公司阶跃星辰正式对外亮相。阶跃星辰研发的Step-1V千亿参数多模态大模型，在中国权威的大型模型评估平台“司南”（OpenCompass）多模态模型评测榜单中位列第一，性能比肩GPT-4V。阶跃星辰创始人、CEO姜大昕博士在大会上正式对外发布了Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版。模型采用MoE架构，聚焦深度智能的探索，并提供API接口给部分合作伙伴试用。据了解，参数量从千亿到万亿，对算力、系统、数据、算法四个方面都提出了极高的要求，业内只有极少数公司能做到。训练万亿参数模型体现了阶跃星辰的核心技术能力，也表明阶跃星辰在通用人工智能领域追赶OpenAI的实力和决心。

Databricks开源DBRX高性能大语言模型

开源DBRX高性能大语言模型DBRX是Databricks开发的开源通用语言模型，在多项标准基准测试上达到了当前开源语言模型的最高水平。DBRX在多项综合基准测试中表现最好，尤其在编程和数学推理方面优于其他开源模型。与开源模型相比，DBRX在MMLU数据集上的表现也是最好的。根据测试，DBRX甚至超过了专门用于编程的CodeLLAMA-70B，并且与商业模型GPT-3.5相当甚至略胜。DBRX也与Gemini1.0Pro和MistralMedium等商业模型有竞争力。DBRX使用混合专家(MoE)架构，使其在训练和推理上更加高效。与类似参数量的非MoE模型相比，DBRX的推理吞吐量提高2-3倍。DBRX的整体训练效率比之前提高了近4倍，这得益于更好的数据、MoE架构以及其他改进。DBRX已经在Databricks的GenAI产品中进行了集成，客户可以通过API使用该模型。DBRX的训练代码和模型也在HuggingFace平台上开源。DBRX证明了Databricks可以高效地训练世界级的基础语言模型，也为企业训练自己的基础模型提供了能力。DBRX只是Databricks协助客户训练定制语言模型的一个例子。

GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别

GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别GPT-4和GPT-4Turbo都是由OpenAI开发的自然语言处理模型。1⃣大小和参数：GPT-4是一个更大的模型，拥有1.75万亿个参数，而GPT-4Turbo是一个更小的模型，参数数量较少。这意味着GPT-4在处理更复杂的任务和生成更长的文本时可能会更出色，而GPT-4Turbo则更适合于快速响应和简短的文本生成。2⃣速度和效率：由于GPT-4Turbo的参数数量较少，它在处理任务时通常会更快，更高效。这使得GPT-4Turbo更适合于实时应用和对响应时间要求较高的场景。3⃣适用场景：GPT-4适用于更广泛的应用场景，包括但不限于自然语言生成、问答系统、对话系统、摘要生成等。而GPT-4Turbo更适合于一些简单的任务，如快速回答问题、提供简短的建议或摘要等。4⃣成本：由于GPT-4的计算资源需求更高，因此其使用成本通常会更高。而GPT-4Turbo由于其更小的模型和更高的效率，其使用成本通常会更低。