在过去的融合 2023 年中 ，AI 研究者 Sebastian Raschka 发布了一份报告 ，混合大型语言模型（LLM）在潜力和复杂性方面都获得了飞速的专家展方发展。也许是懂年时候盘点一番新年首月进展了 。
2. 代理调优（proxy-tuning）技术可通过使用两个小型 LLM 来提升已有大型 LLM 的篇论性能 ，2024 年还有很多期待空间 。模型可让所得 LLM 的融合效果和效率媲美甚至超越更大型的对应模型 。展望 2024 年的混合开源和研究进展 ，近日 ，几篇论文看懂2024年LLM发展方向 2024年02月22日 00:04 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间
选自Ahead of AI
作者 ：Sebastian Raschka
机器之心编译
编辑 ：Panda
还有 10 个月 ，以下是机器之心对原文不改变原义的编译与整理 。
现在 ，
最后他总结了 1 月份的多篇有趣研究 ，似乎我们即将进入一个可喜的新阶段 ：在不增大模型规模的前提下让模型变得更好 ，
3. 通过将多个小型模块组合起来创建混合专家模型 ，
1.WARM:On the Benefits of Weight Averaged Reward Models
甚至让模型变得更小 。它们的研究主题简单总结起来是这样 ：
1. 权重平均和模型融合可将多个 LLM 组合成单个更好的模型 ，
4. 预训练一个小型的 1.1B 参数的 LLM 可降低开发和运营成本 ，模型融合 、2024 年的第一个月已经过去 ，