在大模型（Large Language Model，LLM）快速发展的今天，模型的训练和推理成本日益成为研究和应用的关注焦点。最近，腾讯混元团队发布了一项重要研究，深入探讨了低比特浮点量化训练的 “Scaling Laws”，即浮点数量化训练的规模法则。此项研究的核心在于通过降低模型的精度，探索如何在不损失性能的情况下，显著降低计算和存储成本。研究团队进行了多达366组不同参数规模和精度的浮点数量化训练，系统分析了影响训练效果的多种因素，包括模型大小（N）、训练数据量(D)、指数位(E)、尾

Meta的科学家Thomas Scialom揭示了Llama3.1的开发秘诀，其405B的参数规模是为了对抗GPT-4。通过增加训练的token数而非架构，Llama3.1实现了模型规模与训练数据总量的优化平衡，达到了知识深度与广度的飞跃。数据选择上，Scialom更倾向于合成数据而非公开互联网文本。Llama3.1的评估与改进采用奖励模型和多样化基准，同时引入了Toolformer等agent工具的开发，标志着AI领域的创新探索。Llama3.1的开源是Meta对未来AI的一次大胆尝试。Llama4的启动将重点放在agent技术上，预示着Meta在AI领域的持续领导地位和未来AI的重新定义。