硅谷团队抄袭清华系大模型？面壁智能李大海独家回应：套壳现象难规避
硅谷团队抄袭清华系大模型？面壁智能李大海独家回应：套壳现象难规避抄袭框架和预训练数据的情况，是更狭义的套壳。
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10807 点击 2024-06-05 09:56
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抄袭框架和预训练数据的情况，是更狭义的套壳。
搜索，几乎是AI应用最成熟的场景，不仅跑出了Perplexity AI这种初创独角兽，还吸引了模型巨头OpenAI的投入。当所有目光放到AI搜索在C端的应用，却忽略了在企业搜索的赛道上，有一家公司正在大放异彩，那就是Glean。
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大模型开始“普世化”了，不必理解技术，在不知不觉中就能用得不亦乐乎。
在大模型浪潮中，训练和部署最先进的密集 LLM 在计算需求和相关成本上带来了巨大挑战，尤其是在数百亿或数千亿参数的规模上。为了应对这些挑战，稀疏模型，如专家混合模型（MoE），已经变得越来越重要。这些模型通过将计算分配给各种专门的子模型或「专家」，提供了一种经济上更可行的替代方案，有可能以极低的资源需求达到甚至超过密集型模型的性能。
众所周知，对于 Llama3、GPT-4 或 Mixtral 等高性能大语言模型来说，构建高质量的网络规模数据集是非常重要的。然而，即使是最先进的开源 LLM 的预训练数据集也不公开，人们对其创建过程知之甚少。
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