大模型日报（9月4日 学术篇）

主要观点总结

该文章主要介绍了关于AI学习社群和多个大模型的相关内容，包括知识库的登陆、论文介绍、数据集制作、模型性能评估等方面。此外，还介绍了大语言模型的应用挑战和解决方案，以及一些相关工具和项目的介绍。

关键观点总结

关键观点1: AI学习社群的建设和「奇绩大模型日报」知识库的登陆

文章提到了搭建一个AI学习社群，让大家能够学习最前沿的知识，共建一个更好的社区生态。同时，「奇绩大模型日报」知识库现已登陆飞书官方社区，提供了大量关于大模型的资讯和资源。

关键观点2: 论文介绍：开放的混合专家语言模型

文章介绍了一篇论文，其中提出了一种开放的混合专家语言模型OLMoE，这是一种充分利用稀疏的专家混合模型（MoE）的方法。该模型在所有具有类似活跃参数的可用模型中表现出色。

关键观点3: 模型性能评估的挑战和解决方案

文章提到了长文本语言模型性能评估的差距，介绍了新的长篇文本评估基准“编织黄金线”，以及针对长篇文本生成的能力进行基准测试的重要性。

关键观点4: 工具和数据集的制作实践

文章介绍了一些制作有效长篇上下文多跳指令数据集的方法和实践，包括使用语料库检索和增强生成任务特定的合成数据集的方法。

关键观点5: 大语言模型的应用挑战和解决方案

文章讨论了大型语言模型在处理长上下文任务时面临的挑战，如上下文窗口大小有限、资源消耗大等。同时介绍了一些解决方案，如长文本泛化的高效配方、序列到序列奖励建模等。

关键观点6: 相关工具和项目的介绍

文章还介绍了一些相关的工具和项目，如ToolACE（用于生成准确、复杂的工具学习数据）、Postiz（一个全面的社交媒体管理工具）和UrBench（一个针对LMMs在城市环境中表现的综合性基准测试）等。

文章预览

我们希望能够搭建一个AI学习社群，让大家能够学习到最前沿的知识，大家共建一个更好的社区生态。 「奇绩大模型日报」知识库现已登陆飞书官方社区： https://www.feishu.cn/community/article/wiki?id=7355065047338450972 点击「订阅社区精选」，即可在飞书每日收到《大模型日报》每日最新推送 如果想和我们空间站日报读者和创作团队有更多交流，欢迎扫码。 欢 迎 大 家 一 起 交 流 ！ 论文 0 1 OLMoE：开放的混合专家语言模型 我们介绍了OLMoE，这是一种充分开放的、最先进的语言模型，利用了稀疏的专家混合模型（MoE）。OLMoE-1B-7B具有70亿（B）参数，但每个输入token仅使用1B。我们在5万亿token上对其进行了预训练，并进一步调整以创建OLMoE-1B-7B-Instruct。我们的模型在所有具有类似活跃参数的可用模型中表现出色，甚至超过了像Llama2-13B-Chat和DeepSeekMoE-16B这样更大的 ………………………………