大型语言模型在ChatGPT以后经历了快速的发展。这些发展包括模型规模的增加、领域专精化、语义理解和推理能力的提升、训练效率和速度的提高，以及对偏见的理解和应对等方面。除了以上6个比较好的开源大语言模型外，还有各种不同版本，所以HuggingFace创建了一个排行榜（leaderboard）有兴趣的可以看看：

Llama 3.1 介绍2024 年 7 月 24 日，Meta 宣布推出迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B，Llama 3.1 405B 支持上下文长度为 128K Tokens， 增加了对八种语言的支持，号称第一个在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译方面与顶级人工智能模型相媲美的模型。当然 405B 新一代大模型所需要的算力成本也是巨大的，一般的中小型企业和个人需

大模型技术，以其广阔的应用前景和巨大潜力，无疑成为了技术发展的焦点。

MemoryOutline概要。

11月2日，2024四川大学华西医院管理大会在成都召开，四川省人民政府副省长杨兴平，四川大学华西医院院长罗凤鸣，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰，讯飞医疗执行总裁鹿晓亮等出席。会议期间，华西医院与华为共同见证“华西黉医”医学大模型发布，这一创新标志着人工智能在医学领域的重大突破。

目前，大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。在构建与优化大模型的过程中，教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象，更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛，包括但不限于学生的基本信息、学习行为数据、学业成绩

本文综述了医学领域大型语言模型（LLM）的进展、应用和面临的挑战。大型语言模型如ChatGPT在理解和生成人类语言方面显示出了显著的能力，引起了广泛关注。在医学领域，研究人员正致力于利用LLM支持各种医疗任务，如提高临床诊断质量、提供医疗教育等。尽管医疗LLM已取得了令人鼓舞的成果，但其开发和应用仍面临着挑战。本综述旨在全面回顾医学LLM的发展和部署情况，包括其面临的挑战和机遇。在开发方面，我们详

向量数据库因为AI大模型最近很火。向量数据库是一种专门用于存储、 管理、查询、检索向量的数据库，主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。向量是一组数值，可以表示一个点在多维空间中的位置。简单理解就是在AI的世界中，处理的所有数据都是向量的形式，比如“我爱吃荔枝”，在大模型处理的过程中，计算机会转化为向量的形式：我:[0.1, 0.3, -0.2, …, -0.1]喜欢:[-0.3, 0.5,

DeepEval是一个用于对语言模型（LLM）应用进行评估和单元测试的框架。它提供了各种指标，可以测试语言模型应用生成的回复在相关性、一致性、无偏见性和无毒性等方面的表现。DeepEval使得机器学习工程师可以通过持续集成/持续交付(CI/CD)流程快速评估语言模型应用的性能。此前分享过一篇LLM评估指标的文章，这篇文章深入探讨如何使用指标进行LLM评估。

在这个信息爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车，AI的应用无处不在。而在这些令人惊叹的技术背后，大语言模型（LLM）扮演着至关重要的角色。它们不仅能够理解和生成自然语言，还能在多种场景下提供智能决策支持。然而，对于许多对AI感兴趣的新手来说，大语言模型的训练和应用似乎是一件高不可攀的事情。复杂的技术术语、晦涩的理论知识，以及高昂的