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OpenAI的o1模型是当前最强大的具有超强推理能力的大语言模型。但是，o1模型本身的能力如何，o1版本和o1-mini版本模型的差异在哪等似乎都很不清晰。为此，OpenAI在Twitter上举办了一次AMA（Ask me anything）活动，解答了很多大家关心的问题。在这篇博客中，我们根据这个讨论结果总结了一下其中比较重要的信息供大家参考。

今天，OpenAI官方宣布GPT接口新增一个能力：即支持以更加精确的JSON视图格式返回大模型的结果。比去年的单纯的让GPT输出JSON更加强大，它可以确保模型生成的输出能够完全匹配开发者提供的JSON模式。这种能力是在官方的API接口中增加了`return_format={"type":"json_schema","json_schema": {...}}`参数实现的。但是仅支持最新的模型版本，但这可能是未来的趋势！

大语言模型是通过收集少量专门数据对模型的部分权重进行更新后得到一个比通用模型更加专业的模型。但是，当前大家讨论较多的都是语言模型的微调，对于嵌入模型（或者向量大模型）的微调讨论较少。Modal团队的工作人员发布了一个博客，详细介绍了向量大模型的微调工作，本文将其翻译之后提供给大家（原文：https://modal.com/blog/fine-tuning-embeddings ）。

尽管各家大模型技术进展神速，但是在复杂任务的推理上，大模型目前依然较弱。在去年底，各方消息透露，OpenAI内部有一个称为Q\*的项目取得了重大的突破，可以大幅提高大模型的推理能力。但是，几个月过去了，这个当时吸引了大量讨论的项目没有任何信息。直到昨天，Reuters披露了Q\*项目的进展，这个项目已经变为Strawberry！并且距离发布时间更近了！

Qwen系列大语言模型是阿里巴巴开源的大语言模型。最早的Qwen模型在2023年8月份开源，当时只有70亿参数规模模型，随后阿里巴巴不断开源新的模型，最高参数规模达到了700亿，版本也从1.0升级到2024年3月份的1.5，再到今天发布的Qwen2系列。Qwen已经开源了几十个不同参数规模的大模型。此次发布的Qwen2.0系列不仅在评测任务上超过了现有的开源模型，也在实际应用中有非常好的表现。

OpenAI在GPT-4发布一年之后再次更新其基础模型，发布最新的GPT-4o模型，其中o代表的是omni，即“全能”的意思。GPT-4o相比较此前最大的升级是对多模态的支持以及性能的提升。GPT-4o在各方面比GPT-4更强，但是速度更快，开发者接口的价格则只有一半！

Qwen1.5系列是阿里开源的一系列大语言模型，也是目前为止最强开源模型之一。Qwen1.5是Qwen2的beta版本，此前开源的模型最大参数规模都是720亿，和第一代模型一样。就在刚刚，阿里开源了1100亿参数规模的Qwen1.5-110B模型。评测结果显示MMLU略超Llama3-70B和Mixtral-8×22B。我们实测结果，相比Qwen1.5-72B模型来说，复杂任务的逻辑提升比较明显！

Phi系列大语言模型是微软开源一个小规模参数的语言模型。第一代和第二代的Phi模型参数规模都不超过30亿，但是在多个评测结果上都取得了非常亮眼的成绩。今天，微软发布了第三代Phi系列大模型，最高参数规模也到了140亿，其中最小的模型参数38亿，评测结果接近GPT-3.5的水平。

今天，MistralAI官方正式官宣了这个模型，并在HuggingFace上上架了两个不同的版本，一个是预训练基础模型Mixtral 8x22B，另一个则是指令优化的版本Mixtral-8x22B-Instruct。同时官网发布了博客介绍这个全新的大模型，并披露了更加详细的结果。

编程大模型是当前大语言模型里面最重要的一类。一般是基础大模型在预训练之后，加入代码数据集继续训练得到。在代码补全、代码生成方面一般强于常规的大语言模型。阿里最新开源的70亿参数大模型CodeQwen1.5-7B在HumanEval评测结果上超过了GPT-4早期版本，表现异常地好！

开源大语言模型经过一年多的发展，终于有一个模型可以在权威榜单上击败GPT-4的较早的版本，这就是CohereAI企业开源的Command R+。这是一个开源但是不允许商用的模型，参数规模达到1040亿，也是目前为止开源参数规模最大的一个模型。

混合专家架构大模型是当前最火热的一个大模型技术发展方向。三月底，业界开源了多个混合专家大模型，包括DBRX、Qwen1.5-MoE-A2.7B等。而在四月初，又一家国产大模型企业开源了一个全新的MoE架构的模型，即深圳元象科技XVERSE开源的XVERSE-MoE-A4.2B。该模型参数256亿，推理时仅激活42亿参数，效果与当前主流的130亿参数的规模差不多。

阿里巴巴的通义千问一直是开源领域最强大的大模型之一。就在今天，阿里巴巴首次开源了他们家的MoE技术大模型Qwen1.5-MoE-A2.7B，这个模型是使用现有的Qwen-1.8B模型作为起点，通过类似merge技术进行合并得到的。

A21实验室是一家以色列的大模型研究机构，专门从事自然语言处理相关的研究。就在今天，A21实验室开源了一个全新的基于混合专家的的大语言模型Jamba，这个MoE模型可以在单个GPU上支持最高140K上下文的输入，非常具有吸引力。

基于混合专家技术的大语言模型是当前大语言模型的一个重要方向。去年MistralAI开源了全球最有影响力的Mixtal-8×7B-MoE模型，吸引了很多关注。在2024年3月27日的今天，Databricks宣布开源一个全新的1320亿参数的混合专家大语言模型DBRX。

在大模型领域，GGUF是一个非常常见的词语，也是非常常见的大模型预训练结果命名方式。很多人都有疑问gguf是什么格式？很多模型模型，如Yi-34B、Llama2-70B等模型都有对应的GGUF版本，这些版本都模型除了文件名多了GGUF外，其它与原有的模型名称完全一致。那么，GGUF大模型文件格式是什么意思？为什么会有这样的大模型文件，与它一同出现对比的是GGML格式文件，二者的区别是啥？

当前的大模型的参数规模较大，数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB，这不仅导致其使用成本很高，在不同平台进行交换也非常困难。因此，大模型预训练结果文件的保存格式对于模型的使用和生态的发展来说极其重要。昨天HuggingFace官方宣布将推动GGUF格式的大模型文件在HuggingFace上的使用。

大多数编程领域的大模型应用都是单行代码补全或者单个函数生成的方式。完整的程序生成依然面临较大的挑战。而现在，一个初创企业直接发布了一个AI软件工程师，可以直接作为一个程序员来接受用户需求和反馈，独立完成编码和应用上线功能。这就是Cognition发布的全球首个AI软件工程师Devin。

自从OpenAI转向盈利化运营之后，很少再开源自己的技术。但就在刚才，OpenAI开源了一个全新的大模型调测工具：Transformer Debugger。这个工具可以帮助开发者调测大模型的推理情况，帮助我们理解模型的输出并提供一定的解释支持。

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。

Anthropic被认为是最像OpenAI的一家公司。他们推出的Claude2模型是全球首个支持200K超长上下文的商业模型。在PDF理解方面被认为表现优秀。就在2023年3月4日，Anthropic推出了他们的第三代大语言模型Claude3，包含3个不同的版本，支持多模态和最高100万上下文输入！

在近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在代码生成和编辑领域的应用越来越广泛，成为软件开发中不可或缺的助手。今天，我想向大家介绍一个由BigCode项目与Software Heritage合作开发的下一代代码大型语言模型——StarCoder 2。

Google Gemini是谷歌最新推出的和OpenAI竞争的大语言模型。尽管Gemini褒贬不一，但是Gemini模型的影响力是巨大的。而现在更加令人激动的是谷歌开源了2个新的不同参数规模的模型，分别是Gemma 7B和Gemma 2B，其技术与Gemini模型一致。但是这两个开源模型完全公开，可以商用授权。

大模型的推理速度是当前制约大模型应用的一个非常重要的问题。在很多的应用场景中（如复杂的接口调用、很多信息处理）的场景，更快的大模型响应速度通常意味着更好的体验。但是，在实际中我们可用的场景下，大多数大语言模型的推理速度都非常有限。慢的有每秒30个tokens，快的一般也不会超过每秒100个tokens。而最近，美国加州一家企业Groq推出了他们的大模型服务，可以达到每秒接近500个tokens的响应速度，非常震撼。