在大语言模型（如GPT-4）中，token 是大语言模型一个基本的处理单元。理解token的概念对于理解自然语言处理（NLP）和语言模型的工作机制非常重要。也是为什么所有大语言模型的收费都是按照 token 数量来收费的。什么是token？
近日，朱泽园 和李远志 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.3:知识的 Scaling Laws》用海量实验总结了 12 条定律，为 LLM 在不同条件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。作者研究了三种类型的合成数据:bioS、bioR、bioD。
但在实际情况中，我们通常会遇到一些问题，使得我们无法直接使用一些开源 backbone:语言不匹配:大多数开源基座对中文的支持都不太友好，例如:、、 等，这些模型在英文上效果都很优秀，但在中文上却差强人意。人工 Review 结果 & 打分原则。
大语言模型（LLM）具有语言理解能力、类人文本生成能力、上下文感知能力和强大的问题解决能力，这使其在各个领域（如搜索引擎、客户支持和翻译）都具有重要价值。本文将探讨LLM如何对安全和隐私产生积极影响，使用LLM可能存在的潜在风险和威胁，以及LLM的固有漏洞问题。
