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被低估的面壁：打造出不输 OpenAI 的 Scaling Law 曲线

在 Scaling Prediction 出来后，面壁团队就认为这项技术“非同寻常”，因为如果 Scaling Prediction 能够在一个大模型还未训练出来时、就能预测它的性能大约在什么水平，

Grok-1 开源模型

Ilya认错，Scaling Law崩了？自曝SSI秘密技术路线取代OpenAI

Ilya终于承认，自己关于Scaling的说法错了！

Scaling Law AI大模型

天塌了，Scaling Law 已撞收益递减墙？OpenAI 在内，所有大模型都正遭遇巨大瓶颈

“传统 scaling laws 下的 LLM 进展可能会放缓”，有研究人员和企业家担心，生成式 AI 已经遇到了障碍，即使如 OpenAI 般急于扩大该技术使用规模的公司，也发现这在实践中很棘手。

Scaling Law AI大模型

活久见，世界上第一个被人类骗走钱的AI，刚刚出现了！

靠Scaling Law，我们会拥有AGI吗？

Freysa 智能体

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

从 ChatGPT 到 Sora，生成式 AI 技术遵从《苦涩的教训》、Scaling Law 和 Emerging properties 的预言一路走来，让我们已经看到了

MiniCPM 大模型

大模型训练工程那些事

其中最有实践指导价值的是 Scaling Laws，然后是基于大模型基座能力的下游任务和流程，以及大规模分布式训练能力。

训练工程大模型

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

如果你认同Scaling Law定律，你就应该相信通过大量不同的数据来追求长期的模型泛化能力比短期的通过巧妙的模型微调更重要，这个想法在机器学习先驱 Rich Sutton 《苦涩的教训》中也有所体现。

泛化大模型

马斯克怒告OpenAI案解密：Ilya看到了什么？125万亿参数Q*细节曝光，53页PDF全网疯转

OpenAI新策略：Chinchilla缩放定律 100万亿参数模型实际上性能不是最优的，不过OpenAI正在使用一种新的缩放范式来弥补这一差距——基于一种叫做Chinchilla scaling

OpenAI 大模型

OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析

Our results suggest that scaling video generation models is a promising path towards building general

sora openai 视频生成

十大开源语音识别项目

· 论文地址：https://research.facebook.com/publications/scaling-speech-technology-to-1000-languages/

语音识别开源项目

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

ollama部署 ollama run qwen2 One More Thing Qwen团队还在训练更大的模型，继续探索模型及数据的Scaling

qwen 千问开源

中文对话大模型BELLE全面开源！（附：数据+模型+轻量化）

详见论文：Exploring the Impact of Instruction Data Scaling on Large Language Models: An Empirical Study on

belle 训练大模型

通俗解读大模型微调(Fine Tuning)

感兴趣的朋友，可以阅读这篇论文：Scaling Down to Scale Up: A Guide to Parameter-Efficient Fine-Tuning[5]。

大模型微调

混合专家模型 (MoE) 详解

Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (2017) · GShard: Scaling

MoE大模型

你还在为钱发愁？2023年十大赚钱GPT Prompts高级指南！（国际版）

Include community sharing sessions in the coaching framework to leave open the scaling potential of

prompt

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