原创AI技术博客

3月29日，DeepMind发表了一篇论文，"Training Compute-Optimal Large Language Models"，表明基本上每个人--OpenAI、DeepMind、微软等--都在用极不理想的计算方式训练大型语言模型。论文认为这些模型对计算的使用一直处于非常不理想的状态。并提出了新的模型缩放规律。

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现代软件企业中，SaaS服务提供商是最值得注意的企业。因为SaaS行业规模大利润高，也是最有前景的一类企业。但是，国内市场因为很多因素导致SaaS的规模和空间都比较低。本文梳理一下全球最大的10个SaaS服务提供商，供大家参考。

正则表达式非常有用，非常强大，但也并不容易写，在这里我们总结一些常用的正则表达式写法

编程大模型是大语言模型的一个非常重要的应用。刚刚，清华大学系创业企业智谱AI开源了最新的一个编程大模型，CodeGeeX2-6B。这是基于ChatGLM2-6B微调的针对编程领域的大模型。

HttpClient的使用方法案例 爬虫

在今年的Microsoft Build 2023大会上，来自OpenAI的研究员Andrej Karpathy在5月24日的一场汇报中用了40分钟讲解了ChatGPT是如何被训练的，其中包含了训练一个能支持与用户对话的GPT的全流程以及涉及到的一些技术。信息含量丰富，本文根据这份演讲总结。

Pandas和NumPy是Python数据科学领域中最基础的两个库，他们都可以读取大量的数据并对数据做计算等处理。有很多的操作他们都能做。那么，这两个Python库在数据处理的性能上有什么差别呢？今天在Reddit上看到一个有意思的讨论和大家分享一下。

近年来，大语言模型（LLM）的能力飞速提升，但评测基准的发展却显得滞后。以广泛使用的MMLU（大规模多任务语言理解）为例，GPT-4、Claude等前沿模型已能在其90%以上的问题上取得高分。这种“评测饱和”现象导致研究者难以精准衡量模型在尖端知识领域的真实能力。为此，Safety for AI和Scale AI的研究人员推出了Humanity’s Last Exam大模型评测基准。这是一个全新的评测基准，旨在成为大模型“闭卷学术评测的终极考验”。

Cornell Tech开源了LLMTune，这是一个可以在消费级显卡上微调大模型的框架，经过测试，可以在48G显存的显卡上微调4bit的650亿参数的LLaMA模型！

华盛顿大学研究人员与Google的研究人员一起在5月3日公布了一个新的方法，即逐步蒸馏（Distilling step-by-step），这个方法最大的特点有2个：一是需要更少的数据来做模型的蒸馏（根据论文描述，平均只需要之前方法的一半数据，最多只需要15%的数据就可以达到类似的效果）；而是可以获得更小规模的模型（最多可以比原来模型规模小2000倍！）

在高性能计算（HPC）、人工智能（AI）、和数据分析等领域，图形处理器（GPUs）正在发挥越来越重要的作用。其中，NVIDIA的 A100尤为引人注目。这是英伟达最强大的显卡处理器，也是当前使用最广泛大模型训练用的显卡。本文主要是各大企业最新的2023年9月份拥有的显卡数量统计。

刚刚，StabilityAI宣布Stable Diffusion2.1发布。距离Stable Diffusion2.0大版本发布刚2个星期，2.1版本就发布了，2.1版本有诸多改进功能。

大模型的发展一个重要的基础条件是底层硬件计算能力的大幅提高，特别是GPU的发展，与transformer架构的大模型训练非常契合。当前全球最大的GPU供应商英伟达系列的显卡几乎垄断了大模型训练与推理的所有GPU芯片市场。除了英伟达显卡本身算力强悍外，基于英伟达GPU之上构建的CUDA、PyTorch等平台软件生态也是非常重要的一环。而最新的PyTorch2.1版本发布的一个beta特性中包含了对华为昇腾芯片的原生支持，这也是大模型生态多样性发展的一个很重要的信号。

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