大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

在2023年的9月26日，MetaAI发布了一个Emu大模型，这是一个文本生成图像大模型，基于28亿参数的U-Net进行预训练得到，然后使用几千张高质量图像进行质量微调（Quality-Tuning）来提高模型的效果。不过，Emu模型并没有开源。但是，上周，Meta官方发布了一个全新的独立的文本生成图像系统Imagine，可以免费创作图像，质量很高。

苹果刚刚发布了一个全新的机器学习矿机MLX，这是一个类似NumPy数组的框架，目的是可以在苹果的芯片上更加高效地运行各种机器学习模型，当然最主要的目的是大模型。

最近，初创企业Pika引起了全球的目光。这家公司发布的Pika 1.0产品可以基于生成式AI技术来创建3D动画视频或者电影级别的视频。由于其逼真的效果，引起了很多人的关注。本文则介绍一个由上海人工智能实验室开源的文本生成视频大模型LaVie。这个模型可以根据文本生成高质量的视频内容。

Qwen系列是阿里巴巴开源的一系列大语言模型。在此前的开源中，阿里巴巴共开源了3个系列的大模型，分别是70亿参数规模和140亿参数规模的Qwen-7B和Qwen-14B，还有一个是多模态大模型Qwen-VL。而此次阿里巴巴开源了720亿参数规模的Qwen-72b，是目前国内最大参数规模的开源大语言模型，应该也是全球范围内首次有和Llama2-70b同等规模的大语言模型开源。

在本周，HuggingFace最流行的十个大模型多模态模型占了4个，包括StabilityAI最新开源的文本生成视频大模型Stable Video Diffusion、Coqui最新的语音合成大模型XTTS第二代等都吸引了大量的关注多。而大语言模型中，谷歌开源了2022年就已经发布的Switch大模型，该模型号称参数可以达到上万亿，也是十分有意思。

上周五，OpenAI董事会突然把Sam开除的事件已经结束，闹了好几天之后Sam回归，董事会改组。而这件事的背后导火索有许多传闻，其中最重要的一个是OpenAI可能在最近有一项重大的技术突破，被认为是Sam和董事会分歧的重要原因。而今天，国外的路透社独家消息提到OpenAI内部一个称为Q\*（Q Star）项目取得了非常重大的突破，使得部分人认为AGI很接近，进而引发了一系列事件。本文将根据目前的信息汇总介绍一下Q\*项目。

最近自定义GPTs非常火热，出现了大量的自定义GPT，可以完成各种各样的有趣的任务。DataLearnerAI目前也创建了一个DataLearnerAI-GPT，目前可以回答大模型在不同评测任务上的得分结果。这些回答是基于OpenLLMLeaderboard数据回答的。未来会考虑增加更多信息，包括DataLearner网站上所有的大模型博客和技术介绍。

随着GPT的一路爆火，国内大模型的开源生态也开始火热。各大商业机构和科研组织都在不断发布自己的大模型产品和成果。但是，众多的大模型产品眼花缭乱。为了方便大家追踪国产开源大模型的发展情况，DataLearnerAI发布了中国国产大模型生态系统全景统计（地址：https://www.datalearner.com/china-opensource-llm ），本文也将根据这个统计结果简单分析当前国产开源大模型的生态发展情况。

国产大语言模型的开源领域一直是很多企业或者科研机构都在卷的领域。最早，智谱AI开源ChatGLM-6B之后，国产大模型的开源就开始不断发展。早期大模型开源的参数规模一直在60-70亿参数规模，随着后续阿里千问系列的140亿参数的模型开源以及智源340亿参数模型开源之后，元象科技开源650亿参数规模的大语言模型XVERSE-65B，将国产开源大模型的参数规模提高到新的台阶。

M3系列芯片是苹果最新发布的芯片。也是当前苹果性能最好的芯片。由于苹果的统一内存架构以及它的超大内存，此前很多人发现可以使用苹果的电脑来运行大语言模型。尽管它的运行速度不如英伟达最先进的显卡，但是由于超大的内存（显存），它可以载入非常大规模的模型。而此次的M3芯片效果如何，本文做一个简单的分析。

在大语言模型的训练和应用中，计算精度是一个非常重要的概念，本文将详细解释关于大语言模型中FP32、FP16等精度概念，并说明为什么大语言模型的训练通常使用FP32精度。

Sebastian Raschka博士是一位深度学习和人工智能研究员、程序员、作者和教育者。他曾是威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授，专注于机器学习和深度学习研究。然而，他在2023年辞职，全职投入到他在2022年加入的Lightning AI创业公司，担任首席AI教育者。本文是Sebastian Raschka博士最新的2023年AI进展总结的翻译，大家参考。

关于什么是好的泛化、存在哪些类型的泛化以及在不同的场景中哪些应该被优先考虑，人们对此了解甚少且意见不一。而MetaAI等机构的研究人员最近发布了一篇关于大模型泛化能力的综述，详细总结了大模型泛化能力的分类等。本篇论文详细总结一下大模型的泛化能力分类以及什么样的泛化是未来的中的重点等问题。

大模型应用中一个非常重要的问题就是大模型的响应速度。尤其是作为聊天应用来说，在用户输入之后，大模型可以在多短的时间内给出回应对于用户体验来说影响巨大。这里有2个问题经常会被大家所关注，一个是大模型每秒输出多少个tokens就可以满足用户的日常聊天使用，另一个问题是单张显卡最多可以支撑多少个用户的聊天需求。在前几天的vllm meetup上，贾扬清给出了一些讨论，他认为我们目前可能高估了大模型的聊天应用成本。

随着各种AI模型的快速发展，选择合适的模型成为了研究和开发的一大挑战。最近一段时间，国产模型不断涌现，让人应接不暇。尽管开源的繁荣提供了更多的选择，实际上也造成了选型的困难，尽管业界提供了很多评测基准，但是，**很多模型在公布的评测结果中对比的模型基准和选择的测试基准都很少，甚至只选择对自己有利的结果**。为了更加方便大家对比相关的结果，DataLearner上线了大模型评测综合排行对比表，给大家提供一个更加清晰的对比结果。我们主要关注的是国内开源大模型和一些全球主流模型的对比结果。