该项目采用翻译技术，针对多种语言的AI模型中的有害内容问题进行改进，从而提高安全性。由于直接数据缺乏，因此该项目解决了AI模型中的有害内容问题，为该领域的发展提供了新的思路。

01.AI团队发布了一篇论文，详细介绍了Yi模型的数据收集和训练过程。Yi模型一直是最强大的开放语言模型之一。

Co-LLM推出了一种新方法，可以让大型语言模型协作，逐标记生成文本。这种策略允许模型利用其独特的优势和专业知识来完成各种任务，从而在遵循指令、特定领域问题和推理挑战等方面提高性能。

评估语言模型通常采用手动策划的基准测试。其中一些基准测试非常大，有些超过14k个示例，这导致评估成本和噪声很高。这项工作表明，您可以可靠地评估流行基准测试中的语言模型性能，只需使用100个示例即可。

Anthropic发布的Claude 3是一个大型语言模型，可与GPT-4相媲美，它不仅在基准测试中表现出色，而且在交互质量上独具人类特色，具有创造性和自然性，使其成为AI与作家创意合作能力的重大进展。

Reka的创始人、著名GPU评论家Yi Tay在一篇博客文章中概述了他们在谷歌之外训练极强语言模型的经验。主要的挑战来自于集群和硬件的不稳定性，他们还发现软件的成熟度也是一个挑战。尽管如此，他们还是成功地训练出了...

本文讨论如何为大型语言模型构建结构化文档，以及在整个过程中需要考虑的最佳实践。首先，为LLM编写文档时应当注意文档的结构及可读性。其次，可以通过提供示例代码、使用清晰的术语和概念以及清晰的语言来使文档更...

一家名为LLMify的初创公司正在推出一种新的方法来训练语言模型，他们将在没有预训练模型的情况下从零开始培训LLMs。该公司的创始人表示，这种方法可以提高模型的准确性和适用性，并加快训练时间。该公司已经引起了一...