大模型領域的發展日新月異，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數據困境與突圍之道

2、IBM重磅發布Granite 3.0：8B參數秒殺同級別大模型，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數據困境與突圍之道

人工智能領域有一個有趣的悖論：模型越來越大，但優質數據的增長速度卻遠遠跟不上。就像一個不斷長大的孩子，卻發現食物供應越來越緊張。最新發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：數據增強和數據合成。簡單來說，就是讓AI學會"變廢為寶"和"無中生有"。數據增強就像是把一份食材烹飪成多種美味佳肴，而數據合成則是讓AI自己創造出新的"食材"。這些方法不僅能解決數據短缺的問題，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一樣，合成數據也面臨著質量、倫理和可靠性等多重挑戰。如何確保合成數據的真實性？如何避免產生有害信息？如何評估這些數據的效果？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據合成和增強方面的最新進展，從模型的預訓練、微調到具體應用等全生命周期進行了系統分析。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"數據天花板"的希望。這就像為正在成長的AI準備了一份可持續發展的營養方案，讓它能夠健康、持續地成長。

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重磅發布Granite 3.0：8B參數秒殺同級別大模型，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，這意味著企業可以毫無顧慮地將其用于商業用途。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，既有傳統的dense模型（2B和8B參數），也有創新的專家混合模型（實際僅需激活400M到800M參數）。每個版本都經過了海量數據訓練（高達12萬億個token！），并且原生支持多語言、編程、函數調用等功能，在企業級任務上表現出色。    

更難得的是，IBM還非常透明地公開了訓練細節，包括數據來源、處理流程等關鍵信息，這讓企業用戶可以更安心地將模型應用到重要業務中。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語言多模態大模型開源，告別"英語霸權"

想象一下，一個印度農民用母語向AI詢問作物病蟲害，一個非洲學生用當地語言請教數學題，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實！這個突破性的多語言多模態大模型支持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據集，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個數據集的全面測試中，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，包括訓練數據、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