一个用于评估奖励模型和LLM裁判的基准测试，帮助在大规模LLM训练和评估中复制人类偏好，包含真实的人类偏好数据和可验证的正确性偏好数据。
提出 RetNet 作为 LLM 的基础架构，同时实现训练并行性、低成本推理和良好性能。
一个新的LLM训练方法，通过将训练分散到不同的边缘设备上以保持数据隐私，同时最大化利用边缘设备的算力。
FluidStack是一个全球数据中心网络的GPU云平台，提供超过50,000个GPU，支持AI和大语言模型（LLM）的训练。用户可以免费开始使用并无缝扩展。
