根据 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 在微软 Build 2023 大会上公开的信息，OpenAI 使用的大语言模型构建流程如图1所示，主要包含四个阶段：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。 这四...

深入探讨大模型预训练过程中数据处理的关键步骤，包括数据清洗、增强和平衡的方法及其对模型性能的影响。

探讨AI大模型对于数据的需求特点，包括数据质量、多样性和标注的重要性，以及如何平衡数据隐私保护。

Reid Hoffman与OpenAI董事会主席进行深度对话，讨论了AI技术当前所处的发展阶段类似于个人电脑早期，并认为LLM代表了一类全新的软件类型，社会需要一定的时间来适应这种新技术。

扎克伯格在最新创业分享中提到，未来的大型公司将基于开源AI技术构建，并强调创业者应该重视团队早期文化的建设，Meta的顶级产品经理大多是从其他岗位转岗而来。

吴恩达最新洞察指出，AI基础模型领域的竞争愈发激烈，训练成本每年下降75%，推理成本下降86%，这意味着大型企业的优势难以长期保持。