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小苑同学
PaperReding：《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》
LLaMA 本质是 “用公开数据训练、兼顾性能和实用性的开源大模型”—— 它证明了 “不用专属数据、不用超大参数，也能做出顶尖 AI”，而且人人都能获取、使用、改进，大大降低了大语言模型的研究和使用门槛。数学题、写代码：没专门针对性训练，却能打赢一些专门优化过的模型 —— 比如 650 亿参数版本写 Python 代码，比 PaLM 620 亿参数版本还强。模型大小从 70 亿参数到 650 亿参数不等，兼顾 “性能强” 和 “跑得动”—— 比如 130 亿参数的版本，一台普通 GPU 就能运行。
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- 淼叔
- 资深架构师，PMP、OCP、CSM、HPE University讲师，EXIN DevOps Professional与DevOps Master认证讲师，曾担任HPE GD China DevOps & Agile Leader，帮助企业级客户提供DevOps咨询培训以及实施指导。熟悉通信和金融领域，有超过十年金融外汇行业的架构设计、开发、维护经验，在十几年的IT从业生涯中拥有了软件开发设计领域接近全生命周期的经验和知识积累，著有企业级DevOps技术与工具实战。
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- 算法与编程之美
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