全球四个最大的四个开源库
首先是MariaDB，它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本，是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。
PostgreSQL标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美，而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。它拥有很长的历史，最初是1985年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的，作为Ingres数据库的后继。PostgreSQL是完全由社区驱动的开源项目，由全世界超过1000名贡献者所维护。
Kingbase Kingbase是一款基于PostgreSQL的开源数据库，是北京人大金仓信息技术股份有限公司自主研制开发的具有自主知识产权的通用关系型数据库管理系统。OceanBase OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库，始创于2010年。
深度揭秘爆火MoE!GPT-4关键架构,成开源模型逆袭杀手锏
1、在大模型的较量中，Mistral AI以开源技术挑战OpenAI的ChatGPT，但OpenAI对开源带来的潜在风险保持警惕。Meta巴黎AI实验室的创始人Timothée Lacroix、Guillaume Lample和Arthur Mensch，他们凭借开源精神创立了Mistral AI，目标是研发出高效且成本效益高的通用语言模型，以超越ChatGPT和Bard。
2、代码生成：GPT-4可以根据用户给出的需求描述、示例输入输出、注释等信息，生成符合要求的代码，无论是Python、Java、C++等，都可以轻松应对。GPT-4生成的代码不仅语法正确，功能正确，而且有可读性和优化性，甚至可以适应不同的编程风格和规范。
3、语言翻译：GPT可以将一种语言翻译成另一种语言，从而帮助人们跨越语言障碍。目前chatGPT支持95种语言，再加上人工智能学习，效果比传统翻译工具更优质！ 内容生成：GPT可以生成高质量的文章、新闻报道、小说等文本内容，为媒体和出版行业提供了巨大的帮助。
4、为了确保模型性能全面且领先，元象团队制定了严格的11项权威测评标准，XVERSE-65B在多项评测中超越了国内外的部分竞品，尽管与GPT4仍存在一定的差距，但其进步势头不可小觑。XVERSE-13B-2版本的推出，更是进一步提升了模型的性能，它汲取了更多的高质量数据，多项关键能力全面超越了开源领域的标杆。
5、做一款通用的深度学习模型，才是关键。 1 通用，才是技术根本 目前，通用语言模型(GLM)已经取得了令人瞩目的进展，比如BERT、T5和GPT-3，它们在应对广泛的语言下游任务时已经游刃有余。 相形之下，通用视觉模型(GVM)的研究迟迟未交出一份令人满意的答卷。
大模型是什么?
1、大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来训练和存储，并且往往需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。
2、大模型通常是指参数量巨大的深度学习模型，其中包含数以亿计的参数，例如，一些大规模的语言模型或图像模型。这些大模型通过在大规模的数据集上进行训练，可以学习到各种复杂的特征和模式，并具备强大的泛化能力，可以在各种任务和领域中表现出优异的性能。
3、大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。
4、大模型是一种大规模机器学习模型，它通过大量训练数据和计算资源，学习模式化规则，并在自然语言处理、计算机视觉等领域取得较好的效果。具体而言，它可以帮助完成语义理解、文本翻译等多种任务，已经广泛应用在智能机器人、搜索引擎等方面。
...开源650亿参数通用大模型XVERSE-65B,可免费商用
深圳的科技新星元象科技，由前腾讯副总裁姚星领军，近日向全球宣告了一款重量级的大规模模型——XVERSE-65B，这款参数量惊人的650亿模型的诞生，无疑为AI领域注入了一股强大的动力。
国际上，除了ChatGPT外，还有Llama2，是Meta与微软联手推出的开源大模型，包含70亿参数、130亿参数、700亿参数三个规模；其训练数据快速增加，接受了2万亿tokens的训练。
猎户星空大模型Orion-14B震撼开源，用3060解锁无限可能 1月21日，傅盛科技在业界瞩目之下推出了全新的企业级大模型系列——Orion-14B，这款拥有140亿参数的超强大模型基于5万亿token的海量多样化数据集训练，其在MMLU、C-Eval等第三方评测中的表现令人瞩目，展现出卓越的性能。
大模型并行训练，最大 4000 块卡并联的单集群，可训练参数量超 5000 亿的稠密模型，可训练超万亿参数； 大模型增量训练，增量微调成本降低 90%； 开源模型和大模型训练开发者工具，大规模提升开发效率。 如此规模的算力设施即使特斯拉同期也尚难以望其项背，也必将推动大模型的高效闭环。
