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最强开源大模型一夜易主

阿里云发布最强开源大模型Qwen2，干翻Llama 3，比闭源模型还强。

开源界最强大语言模型，Qwen2，来了！ 

智东西6月7日报道，今日，阿里云正式开源通义千问Qwen2系列模型，其中，Qwen2-72B成为全球性能最强的开源模型。 

开源模型突破原生多模态大模型性能瓶颈，上海AI Lab代季峰团队出品

原生多模态大模型性能瓶颈，迎来新突破！

上海AI Lab代季峰老师团队，提出了全新的原生多模态大模型Mono-InternVL。

与非原生模型相比，该模型首个单词延迟最多降低67%，在多个评测数据集上均达到了SOTA水准。

开源模型进展盘点：最新Mixtral、Llama 3、Phi-3、OpenELM到底有多好？

深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 对 AI 大模型有着深刻的洞察，也会经常把一些观察的结果写成博客。在一篇 5 月中发布的博客中，他盘点分析了 4 月份发布的四个主要新模型：Mixtral、Meta AI 的 Llama 3、微软的 Phi-3 和苹果的 OpenELM。他还通过一篇论文探讨了 DPO 和 PPO 的优劣之处。之后，他分享了 4 月份值得关注的一些研究成果。

开源模型新纪录：超越Mixtral 8x7B Instruct的模型来了

又有新的开源模型可以用了。

从 Llama、Llama 2 到 Mixtral 8x7B，开源模型的性能记录一直在被刷新。由于 Mistral 8x7B 在大多数基准测试中都优于 Llama 2 70B 和 GPT-3.5，因此它也被认为是一种「非常接近 GPT-4」的开源选项。

开源大模型王座易主，谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

与 Gemini 采用同源技术的开放模型。

刚刚，谷歌杀入开源大模型。

开源领域大模型，迎来了重磅新玩家。

开源全能图像模型媲美GPT-4o！理解生成编辑同时搞定，解决扩散模型误差累计问题

OpenAI GPT-4o发布强大图片生成能力后，业界对大模型生图能力的探索向全模态方向倾斜，训练全模态模型成研发重点。

开源的MLLMs和扩散模型已经过大规模预训练，其从零开始训练统一任务，不如取长补短，将MLLMs的语言建模能力，与扩散模型的像素级图像建模能力，进行有机的结合。

基于这个思路，ModelScope团队提出可同时完成图像理解、生成和编辑的统一模型

开源1.6B小模型「小狐狸」，表现超同类模型Qwen和Gemma

自从 Chatgpt 诞生以来，LLM（大语言模型）的参数量似乎就成为了各个公司的竞赛指标。GPT-1 参数量为 1.17 亿（1.17M），而它的第四代 GPT-4 参数量已经刷新到了 1.8 万亿（1800B）。

像其他 LLM 模型例如 Bloom(1760 亿，176B)和 Chinchilla（700 亿，70B）的参数量也在不断飙升。参数的数量直接影响了模型的性能和能力，更多的参数意味着模型能够处理更复杂的语言模式，理解更丰富的上下文信息，并在多种任务上表现出更高的智能水平。

这个团队做了OpenAI没Open的技术，开源OpenRLHF让对齐大模型超简单

随着大型语言模型（LLM）规模不断增大，其性能也在不断提升。尽管如此，LLM 依然面临着一个关键难题：与人类的价值和意图对齐。在解决这一难题方面，一种强大的技术是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。

但是，随着模型越来越大，RLHF 通常需要维持多个模型以及越来越复杂的学习流程，这又会导致内存和计算资源需求增长。举个例子，近端策略优化（PPO，这是 RLHF 常用的一种算法）需要在训练过程中维持四个模型。

开源大模型杀疯了！Mistral新模型三分之一参数卷爆Llama 3.1，“新趋势已显而易见”

Llama 3.1 405B“最强模型”宝座还没捂热乎，就被砸场子了——

Mistral AI发布最新模型Mistral Large 2，参数123B，用不到三分之一的参数量性能比肩Llama 3.1 405B，也不逊于GPT-4o、Claude 3 Opus等闭源模型。