大学本科论文需不需要建立模型？
大学本科论文是否需要建立模型，这主要取决于论文的研究主题和研究方法。
如果论文的研究主题涉及需要量化分析或预测的领域，比如经济学、金融学、物理学等，那么建立模型可能是必要的。
模型可以帮助研究者将复杂的问题简化，并通过数学或统计工具进行量化分析，从而得出更精确、更有说服力的结论。
然而，并非所有的本科论文都需要建立模型。例如，如果论文的研究主题更侧重于理论探讨、案例分析或文献综述，那么可能不需要建立模型。
在这些情况下，论文的重点可能在于对理论或案例的深入剖析，或者对已有研究的综合分析和评价。
因此，是否需要建立模型，应根据论文的具体情况和研究目标来决定。
在论文写作过程中，如果确实需要建立模型，建议寻求导师或相关领域专家的指导，以确保模型的准确性和有效性。
斯坦福大学Alpaca模型训练成本低，性能比肩GPT-3.5，这是否能为大模型的研究提供新思路？
是的，斯坦福大学Alpaca模型的训练成本低、性能优秀的特点，为大模型的研究提供了新思路。传统上，大型语言模型的训练成本非常高，需要大量的计算***和时间。但是，Alpaca模型使用了一种新的训练方法，称为“参数共享”，可以显著降低训练成本。
此外，Alpaca模型还使用了一种新的架构，称为“自适应计算架构”，可以根据输入数据的不同自动调整计算***的分配。这使得Alpaca模型在处理不同类型的任务时表现出色。
总之，斯坦福大学Alpaca模型的出现为大型语言模型的研究提供了新思路和方法，有望在未来推动自然语言处理领域的发展。
斯坦福大学的Alpaca模型是一个基于Meta的LLaMA 7B模型微调而来的指令执行模型，它可以根据用户的指令生成文本、代码、图像等内容。它使用了由OpenAI的text-d***inci-003模型生成的52K个指令示例作为训练数据，训练成本不到600美元。
Alpaca模型的性能与OpenAI的text-d***inci-003模型相当，甚至在某些任务上超过了它。它也展示了一定的多语言能力，可以理解和回答中文、英文等语言的问题。
Alpaca模型的开源可能会为大模型的研究提供新思路，因为它证明了使用较小的数据集和较低的成本就可以训练出高质量的指令执行模型。它也为学术界提供了一个与商业模型相似的平台，方便了研究人员对指令执行模型的评估和改进。
但是,Alpaca模型的相关论文还未正式发表,许多细节未知。我们还无法确定其性能是否真的可以达到与GPT-3.5相当的水平,也不知道其具体的训练方法与模型结构。所以,尽管Alpaca模型突破了成本难关,但要证明其在大模型研究领域的影响力,还需要进一步的技术细节与评测结果支撑。
在科学上，任何投机取巧的动作都将付出惨痛的代价。斯坦福大学AIpaca模型训练成本低的原因，一个是定向场景数据的简单训练，另外一个复杂通用场景直接调取了open AI的api，你直接说你在open AI的基础上套了个壳不久完事了？还有模有样的重新取了个名字。
国内目前大多数GPT应用都在干同样的事情，这叫新思路吗？
chatgpt之所以被全行业重视，是因为其基础的扎实性，数据的多样性和交互应用场景的匹配适应性都创了新高。让人类在科幻片中不断畅想的场景有了走进现实的可能。
chatgpt模型不可能是一个低成本的工作，首先是大量的数据库支持和云服务算力的支持，这些都是实打实的成本，其次是建模逻辑，模型训练，模型应用场景训练和迭代，除了第三方云服务支撑外，模型研究单位本身要储备强大的硬件计算能力和数据存储以及云服务能力。
第三个就是团队均为行业前沿的顶尖人才，大量烧钱的同时短期没有盈利模式。没有那个环节是省钱的事。
一般的小企业只能做工具，也就是AIGC，要做GPT类模型绝非创业团队和小企业所能染指的。所需要的***支持维度和短期不盈利这两条就将绝大多数企业拒之门外。
那些套壳接open AI的产品，那天人家收费了，甚至限制接入了，也就黄了。即使还能苟延残喘，那也是羊毛出在羊身上。
