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我们知道 LLM 是在大规模计算机集群上使用海量数据训练得到的，机器之心曾介绍过不少用于辅助和改进 LLM 训练流程的方法和技术。而今天，我们要分享的是一篇深入技术底层的文章，介绍如何将一堆连操作系统也没有的「裸机」变成用于训练 LLM 的计算机集群。
经历了提前两天的「意外泄露」之后，Llama 3.1 终于在昨夜由官方正式发布了。
世界最强AI集群，马斯克建成了！ 这一爆炸消息，由老马在推特上亲自官宣。
近年，短视频生态的赛道迅猛崛起，围绕短视频而生的创作编辑工具在不断涌现，美图公司旗下专业手机视频编辑工具 ——Wink，凭借独创的视频画质修复能力独占鳌头，海内外用户量持续攀升。
这是人类首次证明神经网络可以创建自己的地图。
小模型强势来袭，「大模型时代」或将落幕？
多模态大模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力，尽管如此，这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。
数据是大语言模型（LLMs）成功的基石，但并非所有数据都有益于模型学习。
编码器模型哪去了？如果 BERT 效果好，那为什么不扩展它？编码器 - 解码器或仅编码器模型怎么样了？
如何让大模型更好的遵从人类指令和意图？如何让大模型有更好的推理能力？如何让大模型避免幻觉？能否解决这些问题，是让大模型真正广泛可用，甚至实现超级智能（Super Intelligence）最为关键的技术挑战。这些最困难的挑战也是吴翼团队长期以来的研究重点，大模型对齐技术（Alignment）所要攻克的难题。