基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 使得大语言模型的输出能够更加符合人类的目标、期望与需求，是提升许多闭源语言模型 Chat-GPT, Claude, Gemini 表现的核心方法之一。
智东西5月17日消息，一夜之间，多家美国生成式AI创企被曝身陷资金短缺危机:美国旧金山AI编程独角兽Replit今日凌晨宣布裁员20%，共30人.大语言模型创企Reka AI被曝可能以10亿美元被数据存储和分析公司Snowflake收购。
在大型语言模型的训练过程中，数据的处理方式至关重要。
随着深度学习大语言模型的越来越火爆，大语言模型越做越大，使得其推理成本也水涨船高。模型量化，成为一个热门的研究课题。
众所周知，大语言模型的训练常常需要数月的时间，使用数百乃至上千个 GPU。以 LLaMA2 70B 模型为例，其训练总共需要 1,720,320 GPU hours。由于这些工作负载的规模和复杂性，导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。
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。」
事实是：基于大语言模型的AI应用创业是地狱难度。我认为可能半年内大部分纯做大语言模型应用的AI创业公司都会死掉。
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。
在大语言模型领域，微调是改进模型的重要步骤。伴随开源模型数量日益增多，针对LLM的微调方法同样在推陈出新。
近期，大语言模型、文生图模型等大规模 AI 模型迅猛发展。在这种形势下，如何适应瞬息万变的需求，快速适配大模型至各类下游任务，成为了一个重要的挑战。受限于计算资源，传统的全参数微调方法可能会显得力不从心，因此需要探索更高效的微调策略。
