编译器将使模型（训练和推理）的速度至少提高80%。
5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年，我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
2017年，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的Paul Johnson开始使用机器学习来理解地震的数据。他建立了一个人工模拟地震的实验室，用各种方法来模拟地震。
此外，M2UGen还加入了适配器和LLaMA2模型，使得该模型具备多种能力。
要点:
编译器将使模型（训练和推理）的速度至少提高80%。
5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年，我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
2017年，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的Paul Johnson开始使用机器学习来理解地震的数据。他建立了一个人工模拟地震的实验室，用各种方法来模拟地震。
此外，M2UGen还加入了适配器和LLaMA2模型，使得该模型具备多种能力。
要点: