站长之家（ChinaZ.com）7月4日 消息:据界面新闻报道，学而思网校推出业内首个基于自研大语言模型的生成式人工智能（AIGC）课程——《人工智能第一课》，目前包含七个AI创作工具，以生成式AI技术创作“文、图、音”相结合的作品。
学而思旗下好未来表示，该公司于今年春节开始进行自研大语言模型的研发，未来，其大模型还将支持更多的学习产品。
今年5月，有消息称，学而思正在研发自主研制的数学大模型MathGPT，该模型以数学解题和讲题算法为核心，面向全球数学爱好者和科研机构。
目前，该项目已经获得阶段性成果，并计划在今年推出基于该模型的产品级应用。
据悉，学而思希望通过MathGPT来解决大语言模型存在的三个问题:GPT在解题时容易出现错误、GPT的解题步骤不稳定、不清晰，生成内容也容易冗余、GPT解释过于学术和机械，对于孩子的学习体验不够友好。
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目前，人工智能芯片技术仍处于发展的初期阶段，技术迭代速度加快，技术发展路径尚在探索中，尚未形成具有绝 对优势的架构和系统生态。随着越来越多的厂商推出人工智能芯片产品，该领域市场竞争日趋激烈。寒武纪自成立以来一直专注于人工智能芯片设计领域，积累了较强的技术和研发优势，已获得一批核心技术与关键专利，技术创新能力得到业界广泛认可，并较早实�
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。
香港中文大学的研究团队最近发布了一项全面的中文大语言模型评测方法，这一方法已经被EMNLP2023SystemDemonstrations录取。这一评测方法名为CLEVA，是由香港中文大学计算机科学与工程学系的王历伟助理教授领导的研究团队开发的，与上海人工智能实验室合作研究。其他研究团队也可以通过CLEVA网站提交和对接评测结果，从促进大模型能力的认知和评测。
备受关注的大语言模型，核心是自然语言的理解与文本内容的生成，对于此，你是否好奇过它们究竟是如何理解自然语言并生成内容的，其工作原理又是什么呢?要想了解这个，我们就不得不先跳出大语言模型的领域，来到机器翻译这里。传统的机器翻译方式是采用RNN循环神经网络。以上就是大语言模型的工作原理了，强大Transformer的实用性还不止于在自然语言处理领域，包括�
大语言模型在改变人们的生活和职业方面影响越来越大，因为它们实现了编程助手和通用聊天机器人等新应用。这些应用的运行需要大量硬件加速器如GPU，操作成本非常高。更大的模型、更复杂的解码算法和更长的序列会导致更明显的改进。
ChatGPT等大语言模型展示了前所未有的创造能力，但距AGI还有很大的距离，缺少自主决策、记忆存储、规划等拟人化能力。为了探索大语言模型向AGI演变，进化成超越人类的超级人工智能，米哈游与复旦NLP研究团队联合发布了一篇基于大语言模型的“智能体”论文。在模拟社会中，智能体之间会出现自发的社交活动和群体行为。
获得亚马逊40亿美元投资的ChatGPT主要竞争对手Anthropic在官网公布了一篇名为《朝向单义性:通过词典学习分解语言模型》的论文，公布了解释经网络行为的方法。由于神经网络是基于海量数据训练成，其开发的AI模型可以生成文本、图片、视频等一系列内容。理解神经网络行为，对增强大语言模型的安全性、准确性至关重要。
ChatGPT的一声号角吹响了2023年全球大语言模型的竞赛。2023年初以来，来自工业界和研究机构的各种大语言模型层出不穷，特别值得一提的是，中文大语言模型也如雨后春笋般，在过去的半年里不断涌现。”“对大模型能力认知和评测的研究本身，也一定会帮助研究团队理解和加强持续提高大模型的能力。
OpenAI研究科学家HyungWonChung在首尔国立大学做了题为「LargeLanguageModels」的演讲。他在自己的YouTube频道上写到:「这是一次雄心勃勃的尝试，旨在总结我们这个爆炸性的领域。至于哪个AI模型将成为这个新范式的旗舰代表，就让我们拭目以待吧。
大型语言模型如ChatGPT和Bard在全球范围内引起了广泛的关注，众多公司投资数百万美元用于开发这些人工智能工具一些领先的AI聊天机器人的估值已达到了数十亿美元。这些LLM主要被应用于AI聊天机器人，它们通过整合互联网上的大量信息来学习和为用户提供请求的答案，这些请求通常被称为“提示”。”这项研究为我们提醒了虽然AI技术带来了巨大的机会，但也伴随着一系列潜在的威胁，因此必须谨慎行事。
