11 月 14-15 日，由 CSDN 联合高端 IT 咨询与教育平台 Boolan 举办的“2024 全球机器学习技术大会”特设了“大语言模型技术演进”分论坛，以这一复杂生态为切入点，深度探讨了从模型设计到实际落地的核心技术实践。
这类叙述忽略了大规模的人工智能模型主要由大科技公司控制，因为它们需要巨大的计算和数据资源，并且还引发了围绕错误信息和歧视、隐私和安全漏洞以及负面环境影响等多方面的担忧。7 月 18 日，LlaMa2发布，包含了 70 亿、130 亿和 700 亿参数的模型。
作者：赵平广（清华大学新闻与传播学院博士研究生）；赵员康（中国科学院计算技术研究所博士研究生）来源：《青年记者》2024年第7期导 读：基于文创理念的“创意—科技—生活”的观察视角，可以看到大语言模型技术在文化生产中的颠覆性可能以及根本性不足。
我在这里对大模型的技术最新发展、大模型本质及未来趋势进行探讨，因为水平有限，疏漏在所难免。GPT-4 All Tools:在一个 Chat 会话中同时使用多种工具，例如高级数据分析、网络冲浪和画图，无需再手动切换。
（本文作者王鹏为北京市社会科学院研究员，数据资产化研究院执行院长）在全球范围内，大型语言模型的发展正在迅速推进。国内已经具备了多个具有先进技术与创新能力的额模型，但在数据处理、技术标准以及隐私问题等方面仍然存在不容忽视的障碍。
导读:目前最火热的大模型公司莫过于OpenAI。OpenAI首席科学家Ilya Sutskever在接受采访时不断暗示，next token prediction是GPT系列大模型成功的关键，但直到2023年8月，他在伯克利理论计算机科学研究所演讲时才明确透露，GPT的数学依据是所罗门诺夫归纳法。
Transformer模型在Google团队2017年论文《Attention Is All You Need》中被首次提 出，Transformer的核心优势在于具有独特的自注意力机制，能够直接建模任意距离的词元之间的交互关系，解决了循环 神经网络、卷积神经网络等传统神经网络存在的长序列依赖问题。
