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自从2019年OpenAI开始商业化以来，OpenAI的成果越来越封闭，而商业化的进程越来越快。GPT系列的发展正好印证了这个路径。GPT最初的版本包含了论文、代码和预训练结果。GPT-2刚开始也认为可能会造成不好的伤害而在论文官宣了大半年之后才公布了完整模型。到GPT-3的时候也就给了官方介绍博客和论文，模型则是彻底闭源且开始商业化。而今天OpenAI直接官方博客宣布GPT-3.5商业化，连论文都没有了!
吴恩达的DeepLearningAI在今天和LangChain的创始人一起合作发布了一个最新的基于LangChain使用LLM构建私有数据的问答系统和聊天机器人的课程（课程名：《LangChain: Chat with Your Data》）。LangChain是大语言模型应用开发领域目前最火的开源库。集成十分多的优秀特性，可以帮助我们非常简单构建LLM的应用。
文中整理和总结了几个关于开源大模型微调方面的问题，答案主要来自gpt4 + google，如果其中部分问题的答案不准确，烦劳指正 （文中引用了外部资源链接，如果涉及版权问题，烦劳联系作者删除）
深度强化学习（RL）导致了许多最近的和突破性的进展。然而，强化学习的实施并不容易，与使深度学习拥有PyTorch这样简单的框架支持不同，强化学习的训练缺少强有力的工具支撑。为了解决这些问题，DeepMind发布了Acme，一个用于构建新的RL算法的框架，该框架是专门为实现代理而设计的
12月8日晚上，MistralAI在他们的推特账号上发布了一个磁力链接，大家下载之后根据名字推断这是一个混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）。这种模型因为较低的成本和更高的性能被认为是大模型技术中非常重要的路径。也是GPT-4可能的方案。MistralAI在今天发布了博客，正式介绍了这个强大的模型。
自从苹果发布M1系列的自研芯片开始，基于ARM架构的电脑处理器开始大放异彩。而强大的M1芯片的能力也让很多Mac用户高兴很久。而就在现在，M1也开始支持PyTorch的深度学习框架了。PyTorch官网刚刚宣布，经过和Apple的Metal工程师队伍的合作，PyTorch支持Mac的GPU加速了。
很多算法的开源实现都包含多个文件，因此，学习这些开源代码的时候通常难以找到入口，也无法快速理解作者的逻辑，对于学习的童鞋来说都带来了不小的挑战。这里推荐一个非常优秀的强化学习开源库，它将经典的强化学习算法都实现在一个文件中，想要学习源代码的童鞋只需要看单个文件即可，这就是ClearRL!
深度求索是著名量化机构幻方量化旗下的一家大模型初创企业，成立与2023年7月份。他们开源了很多大模型，其中编程大模型DeepSeek-Coder系列获得了非常多的好评。而在今天，DeepSeek-AI再次开源了全新的多模态大模型DeepSeek-VL系列，包含70亿和13亿两种不同规模的4个版本的模型。
xAI是马斯克在2023年3月份创办的一家大模型初创企业。因为ChatGPT过于火爆，离开OpenAI之后马斯克又再次开始推出大模型，就是这个Grok。xAI今天也宣布了Grok模型的细节。其在多个知名榜单评测上的得分结果超过了ChatGPT-3.5水平。本文详细介绍一下这个模型。
本篇是《阿里云天池大赛赛题解析-机器学习篇》的第一部分工业蒸汽量预测的第三章-特征工程的内容，并附带了一些知识点的网页链接。内有数据预处理、特征降维等内容。
Claude 2.1版本的模型上下文长度最高拓展到200K，也是目前商用领域上下文长度支持最长的模型之一。但是，在模型发布不久之后，有人测试发现模型在超过20K之后效果下降明显。但是Anthropic官方发布了一个说明解释这不是Claude模型本身在超长上下文的真实原因，主要是模型拒绝回答一些与文章主体不符的内容，实际中只需要一句prompt即可提高性能，将模型在超长上下文的水平准确率从27%提高到98%。
Google DeepMind与Google Research的研究人员推出了一个全新的多语言数据集——MADLAD-400！这个数据集汇集了来自全球互联网的419种语言的大量文本数据，其规模和语言覆盖范围在公开可用的多语言数据集中应该是最大的。研究人员从Common Crawl这个庞大的网页爬虫项目中提取了大量数据，并进行了人工审核，删除了许多噪音，使数据集的质量得到了显著提升。
Gemini 2.5 Pro是Google发布的一个新一代大模型，Gemini 2.5 Pro是一个推理大模型，在数学和编程方面有了非常强大的能力，该模型最高支持200万tokens的上下文输入，非常强大！
最近，随着ChatGPT的火爆，大语言模型（Large language model）再次被大家所关注。当年BERT横空出世的时候，基于BERT做微调风靡全球。但是，最新的大语言模型如ChatGPT都使用强化学习来做微调，而不是用之前大家所知道的有监督的学习。这是为什么呢？著名AI研究员Sebastian Raschka解释了这样一个很重要的转变。大约有5个原因促使了这一转变。
Anubis是一个分布式LMS（学习管理系统），由John Cunniff创建，专门为CS课程的自动化而设计。Anubis已经在纽约大学坦登分校使用并经过了几个学期的测试。这个系统的主要目的是自动为提交的作业评分，并提供了一个云IDE解决方案，以简化学生的体验。
DALL·E 系列是由 OpenAI 开发的一系列基于大型语言模型的文本到图像生成系统。它们的核心目标是将文本描述转化为高度精确的图像。DALL·E2在2022年4月发布，但是一直没有公开使用，一年半后的2023年9月21日，OpenAI发布第三代DALL·E3，并承诺将与ChatGPT集成。
通义千问是阿里巴巴推出的一个大语言模型，此前开源的Qwen-7B引起了广泛的关注，因为他的理解能力很强但是参数规模很小，因此受到了很多人的欢迎。而目前再次开源全新的Qwen-14B的模型，参数规模142亿，但是它的理解能力接近700亿参数规模的LLaMA2-70B，数学推理能力超过GPT-3.5。
目前的LLM有很多限制，有很多问题并不能很好的解决，例如文本输入长度有限、无法记住很早之前的信息等。而这些问题目前也都缺少合适的解决方案。它们所依赖的技术：如任务规划、提示模板、向量化内存等需要的是编程的智慧。Semantic Kernel就是微软在这个背景下推出的一个结合LLM与传统编程技术的编程框架。
随着华为被美国多轮制裁，大家忽然发现原来国内在半导体硬件方面的差距居然如此之大。半导体硬件相关方面的关注度前所未有，为了更好地理解计算机运行的原理，本文翻译自耶鲁大学的PCLT网站，旨在介绍关于计算机运行的一些原理知识。
在去年12月2日的PyTorch大会上（参考链接：[重磅！PyTorch官宣2.0版本即将发布，最新torch.compile特性说明！](https://www.datalearner.com/blog/1051670030665432
在深度学习和计算机视觉的发展历程中，视频生成技术一直是一个极具挑战和创新的领域。而发布了一系列开源领域最强图像生成模型Stable Diffusion系列模型背后的企业StabilityAI最近又开源了一个的文本生成视频大模型Stable Video Diffusion模型，这个模型可以生成最多20帧的视频。测试效果，这个模型普通版本与runway差不多，20帧版本则超过了runway！
Mistral-7B是由MistralAI开源的一个73亿参数规模的大语言模型，最早在2023年9月底开源。因为其良好的性能和友好的开源协议被很多人使用。今天，这个模型升级到来v0.2版本Mistral-7B-v0.2。基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的模型 Mistral-7B-Instruct-v0.2在2023年11月11日公布，而这个基座模型则是在2023年3月24日开源。
