大模型領域的發(fā)展日新月異，每天都有許多有趣的論文值得深入品讀。下面是本期覺得比較有意思的論文：

1、大模型要"斷糧"了？最新綜述揭示AI數(shù)據(jù)困境與突圍之道

2、IBM重磅發(fā)布Granite 3.0：8B參數(shù)秒殺同級別大模型，還能隨便商用！

3、全球首個39語言多模態(tài)大模型開源，告別"英語霸權"  

1、大模型要"斷糧"了？最新綜述揭示AI數(shù)據(jù)困境與突圍之道

人工智能領域有一個有趣的悖論：模型越來越大，但優(yōu)質數(shù)據(jù)的增長速度卻遠遠跟不上。就像一個不斷長大的孩子，卻發(fā)現(xiàn)食物供應越來越緊張。最新發(fā)表的一篇綜述論文深入探討了這個迫在眉睫的問題，并為我們指明了突破的方向。    

面對這個困境，研究人員提出了兩種解決方案：數(shù)據(jù)增強和數(shù)據(jù)合成。簡單來說，就是讓AI學會"變廢為寶"和"無中生有"。數(shù)據(jù)增強就像是把一份食材烹飪成多種美味佳肴，而數(shù)據(jù)合成則是讓AI自己創(chuàng)造出新的"食材"。這些方法不僅能解決數(shù)據(jù)短缺的問題，還能幫助AI學習得更好、更全面。    

但這個領域并非一帆風順。就像復制的食物可能缺少營養(yǎng)一樣，合成數(shù)據(jù)也面臨著質量、倫理和可靠性等多重挑戰(zhàn)。如何確保合成數(shù)據(jù)的真實性？如何避免產(chǎn)生有害信息？如何評估這些數(shù)據(jù)的效果？這些都是亟待解決的問題。    

這篇綜述首次全面梳理了大語言模型在數(shù)據(jù)合成和增強方面的最新進展，從模型的預訓練、微調(diào)到具體應用等全生命周期進行了系統(tǒng)分析。更重要的是，它為未來研究指明了方向，讓我們看到了AI突破"數(shù)據(jù)天花板"的希望。這就像為正在成長的AI準備了一份可持續(xù)發(fā)展的營養(yǎng)方案，讓它能夠健康、持續(xù)地成長。

論文標題：A Survey on Data Synthesis and Augmentation for Large Language Models

論文鏈接：??https://arxiv.org/abs/2410.12896??          

2、IBM重磅發(fā)布Granite 3.0：8B參數(shù)秒殺同級別大模型，還能隨便商用！

在大模型競爭激烈的當下，IBM帶來了一個重磅消息：發(fā)布了全新的Granite 3.0模型系列。這個系列最大的亮點是，在僅有8B參數(shù)的情況下，性能竟然超越了廣受歡迎的Llama 3.1-8B和Mistral-7B模型，堪稱輕量級模型中的性能王者！    

更讓人興奮的是，Granite 3.0采用了Apache 2.0許可證，這意味著企業(yè)可以毫無顧慮地將其用于商業(yè)用途。不同于市面上諸多限制重重的開源模型，Granite 3.0給企業(yè)提供了充分的使用自由，可以隨心所欲地進行定制和部署。    

這個模型系列共推出了四個版本，既有傳統(tǒng)的dense模型（2B和8B參數(shù)），也有創(chuàng)新的專家混合模型（實際僅需激活400M到800M參數(shù)）。每個版本都經(jīng)過了海量數(shù)據(jù)訓練（高達12萬億個token！），并且原生支持多語言、編程、函數(shù)調(diào)用等功能，在企業(yè)級任務上表現(xiàn)出色。    

更難得的是，IBM還非常透明地公開了訓練細節(jié)，包括數(shù)據(jù)來源、處理流程等關鍵信息，這讓企業(yè)用戶可以更安心地將模型應用到重要業(yè)務中。可以說，Granite 3.0不僅是一款性能出眾的輕量級模型，更是一個真正為企業(yè)級應用而生的可靠伙伴。

論文標題：GRANITE 3.0 LANGUAGE MODELS

論文鏈接：??https://github.com/ibm-granite/granite-3.0-language-models/blob/main/paper.pdf??

3、全球首個39語言多模態(tài)大模型開源，告別"英語霸權"

想象一下，一個印度農(nóng)民用母語向AI詢問作物病蟲害，一個非洲學生用當?shù)卣Z言請教數(shù)學題，一個中國老人用普通話和AI聊天......這不再是科幻，因為PANGEA的誕生讓這一切成為現(xiàn)實！這個突破性的多語言多模態(tài)大模型支持39種語言，讓AI真正走進了全球各個角落。

與以往"英語至上"的AI模型不同，PANGEA特別注重文化多樣性和語言包容性。研究團隊精心打造了一個包含600萬條多語言指令的訓練數(shù)據(jù)集，不僅包含高質量的多語言翻譯，更融入了豐富的文化元素。這就像給AI安裝了一個"文化翻譯器"，讓它能夠真正理解并尊重不同文化背景用戶的需求。    

實驗結果令人振奮！在14個數(shù)據(jù)集的全面測試中，PANGEA在英語任務上領先其他開源模型7.3分，在多語言任務上更是遙遙領先10.8分。它不僅能看懂圖片、回答問題，還能理解不同文化背景下的細微差別，在某些任務上甚至能與GPT-4和Gemini這樣的商業(yè)巨頭模型一較高下。

更讓人興奮的是，研究團隊選擇完全開源這個模型，包括訓練數(shù)據(jù)、評估基準和代碼全部公開。這意味著，一個更加包容、公平的AI時代即將到來，讓全球每個角落的用戶都能平等地享受AI帶來的便利。    

論文標題：Pangea: A Fully Open Multilingual Multimodal LLM for 39 Languages

論文鏈接：??https://arxiv.org/abs/2410.16153??

本文轉載自 ??AI帝國??，作者： 無影寺