在开源开发者圈子来看，2023 年是大模型 LLM 年、生成式 AI GenAI 年，LLM 领域大放异彩。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语言相关任务。 本篇将为大家介绍一下 LLM 相关的工具和平台。 LLMOps LLMOps 平台专注于提供大模型的部署、运维和优化服务，旨在帮助企业和开发者更高效地管理和使用这些先进的 AI 模型，快速完成从模型到应用的跨越，如

作者：田渊栋，Meta FAIR研究院研究员/高级经理，CMU机器人系博士 2023年研究的主要重心转移到了大语言模型（LLM）上面，包括理解LLM的运行机制，及用这些理解去改进LLM的推理效率和质量，也继续做了一些LLM的应用（如小说生成）。另外“应用AI来加速优化”这个研究方向，我们仍然在进行中。 大语言模型（LLM） 这一年有几篇LLM文章获得了社区的广泛关注。一篇是六月底的Positional Interpolation[1]，在这篇文章里，我们发现通过对RoPE一行代码的修改，就可以

RLHF 想必今天大家都不陌生，但在 ChatGPT 问世之前，将 RL 和 LM 结合起来的任务非常少见。这就导致此前大多做 RL 的同学不熟悉 Language Model（GPT）的概念，而做 NLP 的同学又不太了解 RL 是如何优化的。在这篇文章中，我们将简单介绍 LM 和 RL 中的一些概念，并分析 RL 中的「序列决策」是如何作用到 LM 中的「句子生成」任务中的，希望可以帮助只熟悉 NLP 或只熟悉 RL 的同学更快理解 RLHF 的概念。 1. RL: Policy-Base

在数据成为新石油的世界中，语言不再只是人类的专长。数据在人工智能中被大量使用，并塑造了当今最热门的AI话题—大语言模型。随着大语言模型的到来，人工智能现在正在学习交流、理解和生成类似人类的文本。 业界著名大语言模型(LLM)，如OpenAI的GPT系列、Bloom、Bard、Bert、LaMDa、LLaMa等，都有自己的用户群体。大语言模型正在彻底改变我们与技术互动的方式，它们正在塑造一个与机器交流就像与朋友聊天一样自然的未来。从生成创意内容到协助高级研究，大型语言模型正在融入我们的日常生活。