大模型的最前沿进展

CSDN精品课 2024-06-24 12:07:48

课时名称	课时知识点
大模型的最前沿进展	探索最新的模型，如 OpenAI 的 Sora 实现机理、轻量级模型 TinyLlama，基于MoE 架构的 Mistral、Google 的 Gemma 以及等 Microsoft 的 Phi-2 等小规模模型。鉴于大模型日新月异的进展，此讲内容会根据具体的模型与技术会于开课时更新。

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2022年11月，OpenAI推出基于GPT-3.5的ChatGPT后，引发全球AI大模型技术开发与投资热潮。AI大模型性能持续快速提升。以衡量LLM的常用评测标准MMLU为例，2021年底全球最先进大模型的MMLU 5-shot得分刚达到60%，2022年底超过70%，而2023年底已提升至超过85%。以OpenAI为例，2020年7月推出的GPT-3得分43.9%，2022年11月推出的GPT-3.5提升至70.0%，2023年3月和2024年5月推出的GPT-4、GPT-4o分别提升至86.4%和87

大模型是人工智能当下最炙手可热的技术，引发了一系列的技术变革与应用创新。为加强学术交流，推动大模型的前沿技术，展望大模型的未来应用场景，由中国人民大学高瓴人工智能学院联合小米集团技术委员会举办《大模型：前沿技术与未来应用》学术论坛，将于2023年11月12日于中国人民大学举办。论坛邀请了10位扎根在大模型技术前沿的青年学者分享研究工作的最新进展，组织1场关于大模型技术与应用的圆桌讨论。学术论坛现在...

Key Words：人工智能入 AI入门大数据培训数字孪生培训大模型培训知识图谱培训软件架构培训强化学习培训人工智能培训具身智能培训深度学习培训学习路径智能体 LLM VLA 世界模型。截至2025年中，大模型（Large Language Models, LLMs）技术已从“参数竞赛”进入“场景深耕、效率优先、安全可控”的新阶段。对装备运维、能源、制造等垂直领域而言，“大模型 + 行业知识 + 具身执行” 的融合模式，将成为新质生产力的核心引擎。

Transformer模型的前沿研究进展作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 Transformer模型是近年来自然语言处理领域最重要的创新之一。它摆脱了传统循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的局限性,引入了注意力机制,在机器翻译、文本生成、对话

本文全面且详细地介绍了大模型算法的最新研究进展，涵盖强化学习、多模态融合等领域的前沿突破，并辅以丰富的数据和图像说明。深入探讨了这些算法在金融、医疗、气象、制造业等不同领域的广泛应用案例及其带来的变革，同时细致分析了当前面临的数据隐私和安全、算力需求与成本、算法可解释性等挑战，以及模型优化与精简、跨领域应用、开源与社区合作等未来的发展趋势。

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