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• 🗞️｜Llama 3：語言模型再更新！

• 🚀｜Gemini Pro：用聲音和 AI 溝通？

• 📊｜Command R+：最佳的開放模型

• 🧭｜LayerNorm：用 C 語言訓練 LLM

• 🔬｜全新框架：個性化的圖像編輯！

• 🔍｜AI 的下一步將何去何從！

🗞️
NEWS

Llama 3：語言模型再更新！

閱讀時間： 3 分鐘

今早 Meta 公布最新消息，將在未來一個月內推出全新的 Llama3 語言模型，提供使用者更加豐富與準確的回應。

Llama 3 擁有的高達 1,400 億 的可調參數，相較於前代 Llama2 僅有的 700 億，提升了約兩倍的數量。除此之外， Llama 系列模型都具有開源的特色，吸引許多開發者的青睞。

然而，在 Meta 團隊內部也傳出了不同的聲音，Yann LeCun 便主張生成式 AI 有其局限性，應更加重視 JEPA 等各種模型訓練與機器學習的方式。

🚀
LAUNCH

Gemini Pro：用聲音和 AI 溝通？

閱讀時間：2 分鐘

兩個月前，Google 開放了 180 個國家的使用者在 Google AI Studio 上使用 Gemini 1.5 Pro 模型進行訓練與部署，並累積破百萬次的應用。

近期，Gemini 1.5 Pro 迎來了重大更新，除了讓使用者能以圖片或聲音的方式進行輸入外，更支援 JSON 檔案輸出，讓使用者能從結果中提取結構化的數據資料，以後續的分析。

我相信這次的更新只是對 Gemini API 優化的開始，如果想探索更多，歡迎參考Gemini 的官方技術手冊。

📊
CHART

Command R+：最佳的開源模型

閱讀時間：2 分鐘

Chatbot Arena 是一個關於大型語言模型的排行榜，透過 BLEU、ROUGE 等指標，比較不同語言模型間的性能差異。

而近期，Chatbot Arena 公布了最新排名，Command R+ 奪下第 6 名的位置，和 GPT-4-0314 不相上下，被視為當前最好的開源模型。

從結果中，可以看到 Command R+ 等開源模型逐漸追上商業模型，除此之外，Qwen1.5-32B-Chat 和 Gemma-1.1-7B-it 等小型模型也展現出了強大的競爭力。

🧭
GUIDE

如何用 C 語言訓練 LLM？

閱讀時間：8 分鐘

Andrej Karpathy 只透過大約 1,000 行程式碼就成功在 CPU/fp32 訓練 GPT-2。

他先透過 PyTorch 手寫實現了 LayerNorm，然後再不使用其他框架（如 TensorFlow）的前提下，使用單純的 C 語言實現了相同的功能。

LayerNorm 是一種常用於 Deep Learning 中的技術，透過對樣本特徵的標準化，提升模型的訓練速度與穩定性。

本文包含了更多的技術知識與實踐過程，對於過去沒有接觸過 Deep Learning 的讀者可能會較有挑戰。

🔬
RESEARCH

全新框架：個性化的圖像編輯！

閱讀時間：3 分鐘

研究中提出了名為 SwapAnything 的全新框架，為使用者提供個性化的照片編輯功能，更能針對圖中的部分範圍進行微調。

SwapAnything 也支持文字輸入，根據使用者的文字敘述進行照片的編輯，並確保背景細節的保留。

目前尚未展示該框架在不同領域的應用，希望能盡快看到 SwapAnything 被應用在視覺效果、娛樂等相關領域的實際案例。

🔍
INSIGHT

AI 的下一步將何去何從！

閱讀時間：9 分鐘

Ethan Mollick 表示，當前的大型語言模型平均在 5 至 14 個月就會完成一次更新，提供更有效率與準確的回應。除了知名的 GPT-4 外，Claude3 和 Gemini 的能力不遑多讓。

AI 模型在特定領域，如辦論、數據處理等，已經展現出超越人類的表現，隨著 AI Agent 的概念出現，未來將有機會看到 AI 作為員工與人類一起工作的場景。

作者也在文末補充，我們需清楚地了解 AI 的潛在好處與風險，並透過制定政策和法規，確保 AI 被用於社會的進步上。

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