大模型领域的发展日新月异，每天都有许多有趣的论文值得深入品读。下面是本期觉得比较有意思的论文：
1、AI模型瘦身记：从400B到40B，性能究竟掉了多少？
2、GPT也要"群策群力"！这个提示词方法让AI答案更可靠
1、AI模型瘦身记：从400B到40B，性能究竟掉了多少？
–大模型量化压缩的真相来了！
还记得去年底Llama 3.1模型发布时引发的轩然大波吗？很多用户担心模型被压缩后性能会大幅下降。事实真的如此吗？最近，一项涵盖超过50万次评估的研究，终于给出了一个清晰的答案！
研究团队对目前主流的模型压缩方案进行了全面测试。让人惊喜的是，使用8位浮点数（FP8）进行压缩，模型性能居然完全没有损失！这就像是把一部4K电影完美地压缩成1080P，画质却没有任何损失。不仅如此，就算使用精度更低的8位整数（INT8）压缩，性能损失也仅有1-3%，这个结果远好于此前研究报告的10%以上的损失。
更令人意外的是，研究发现使用4位整数（INT4）仅压缩模型权重的方案，其性能竟然可以与8位整数压缩方案相媲美。这就相当于把模型体积缩小到原来的1/8，却依然保持着不错的表现！对于那些计算资源有限的场景来说，这无疑是一个重大利好。
这项研究不仅告诉我们模型压缩没那么可怕，还给出了实用的部署建议：对于中小型模型，可以放心使用4位压缩；而对于在高端GPU上运行的大模型，8位压缩方案则更合适。这些发现为AI模型的普及部署扫清了一个重要障碍，让更多人能用上更经济的AI服务。
论文标题：“Give Me BF16 or Give Me Death”? Accuracy-Performance Trade-Offs in LLM Quantization
论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.02355
2、GPT也要"群策群力"！这个提示词方法让AI答案更可靠
–单打独斗不如三个臭皮匠，让AI集思广益的新方法来了！
你有没有遇到过这样的情况：问ChatGPT一个问题，它给出的答案要么太片面，要么不够准确，甚至有时会有偏见？比如问它"吃肉是否道德"这样的问题，它可能就会直接给出"不道德"这样简单的结论。这显然不是一个好的回答方式，因为这个问题涉及伦理、营养、环境等多个层面。
最近，研究人员提出了一个叫"多专家提示"(Multi-expert Prompting)的新方法，巧妙地解决了这个问题。这个方法就像是给AI召开了一个小型专家研讨会：首先让AI分饰多个领域专家的角色，每个专家从自己的专业角度给出建议，然后再综合这些意见，得出最终的答案。有趣的是，这个过程采用了一个叫"名义小组技术"的决策框架，让AI像人类专家团队一样进行协作。
实验结果令人振奋！研究团队发现，采用这种"集思广益"的方式后，AI的回答在真实性、可信度等方面都有显著提升。具体来说，仅仅让AI扮演三个专家角色，就能让ChatGPT的真实性提高了8.69%。不仅如此，AI的回答还变得更加全面、更少偏见，也更少出现伤害性的内容。
最妙的是，这个方法效率很高，使用起来也很灵活。它不需要复杂的提示词模板，也不需要反复迭代优化答案。这就好比一个经验丰富的主持人，能够自然地引导专家们各抒己见，最后归纳出最优解。对于那些需要多角度思考的开放性问题，这无疑是一个极具价值的突破。
论文标题：Multi-expert Prompting Improves Reliability, Safety, and Usefulness of Large Language Models
论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.00492
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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