SQL 是计算机语言中关系型数据库的标准语言，用来存储、检索和修改关系型数据库中存储的数据。所有的关系型数据库管理系统（RDBMS），比如 MySQL、Oracle、SQL Server等，都将 SQL 作为其标准处理语言。1979 年，Oracle 公司首先提供商用的 SQL，随后 IBM 公司也在 DB2 数据库中实
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Meta的研究人员提出了一种名为检索增强双指令调优的新型人工智能方法，用于提升语言模型的知识检索能力。该方法试图解决大型语言模型在捕获较为冷门知识时的局限性以及大规模预训练的高计算成本问题。该研究证明了轻量级指令调优对检索增强语言模型的有效性，特别是在涉及大规模外部知识源的场景中。
OpenLM是一个旨在训练中等规模语言模型的PyTorch代码库，它强调了最大化GPU利用率和训练速度的设计。该库已经通过训练OpenLM-1B和OpenLM-7B两个语言模型，分别在1.6T和1.25T的文本标记上进行验证，取得了令人瞩目的成果。OpenLM的团队成员和致谢也在文章中列出，表明了该项目的合作性质和开源精神。
传统方法中，提高LLMs性能需要通过人工注释来收集更多多样化和高质量的训练数据，但这是一项资源密集型的任务，尤其是对于专业领域言。为了解决这个问题，来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和Google的研究人员提出了“ImplicitSelf-Improvementframework”。通过从人类偏好数据中学习改进目标，PIT解决了传统提示方法的限制，并展示了在各种数据集和条件下提高LLMs响应质量的有效性。
阿里魔搭社区宣布开源Ziya-Reader。Ziya-Reader是一个针对知识检索的开源模型。除了Ziya-Reader，团队还自建了向量检索模型，并测试了整个搜索系统流水线的效果，结果超越了OpenAI。
【新智元导读】谷歌DeepMind提出了一个全新的优化框架OPRO，仅通过自然语言描述就可指导大语言模型逐步改进解决方案，实现各类优化任务。「深呼吸，一步一步地解决这个问题。这项研究首次提出并验证了使用大语言模型进行优化的有效性，为利用LLM进行更广泛优化任务提供了框架和经验，是这个新的研究方向的开拓性工作，具有重要意义。
研究人员发现了一种改进语言模型性能的方法——Headless语言模型，即将输入嵌入与模型的其他嵌入捆绑在一起，并使用对比损失。通常情况下，语言模型的输入和输出嵌入层是分开的，但这种新方法通过捆绑它们，提高了模型的训练速度和准确性。这项工作为以对比学习取代交叉熵作为自监督预训练目标开辟了道路，为语言表示学习提供了一种高效可行的替代方案。
在持续学习领域，南加州大学和GoogleResearch提出了一项创新的方法，通道式轻量级重编码，旨在解决模型在持续学习新任务时出现的灾难性遗忘问题。持续学习的关键挑战是如何在学习新任务后仍然保持对旧任务的性能CLR方法提供了一种有前景的解决方案。这一创新方法有望为未来的持续学习研究和应用提供更多的可能性。
瑞士初创公司Lakera最近发布了一款旨在保护企业免受大型语言模型的恶意提示攻击的API。这项举措旨在解决LLMs在生成人类语言文本方面的卓越性能，但也可能受到恶意攻击的问题，尤其是通过所谓的“promptinjection”技术。通过将攻击转化为统计结构，Lakera有望在这一领域发挥重要作用，并确保企业可以安全地利用LLM的强大功能。
来自谷歌、CMU的研究发现，语言模型在图像、视频生成领域的性能一直不如扩散模型，主要原因是缺乏有效的视觉表示。通过引入一种名为MAGVIT-v2的视频tokenizer，采用无查找量化和增强功能的设计，研究者成功改进了图像和视频生成的质量，超越了现有技术。通过这一研究，我们可以看到语言模型在视觉生成领域的潜力，以及如何通过创新的设计和改进来实现更好的性能。
大语言模型的生产部署面临着两个主要挑战:一是需要庞大的参数量，二是需要处理超长的上下文信息输入序列。HuggingFace基于他们在提供大型模型服务方面的经验，分享了一些应对这些难题的技术。文章深入剖析了大语言模型优化的关键技术点，对于产业实践具有重要参考价值。
