國際機器學習會議（ICML）中，探討了關於 LLMs 的幾個主題演講，並深入分析了各演講中所提出的挑戰和解決方案。其中，長文本基礎模型的研討會探討了模型評估、計算效率和數據需求等方面的挑戰。在高效長序列生成的演算法與硬體協同設計的演講中重點分析了鍵值緩存瓶頸問題，並提出了靜態壓縮和動態壓縮兩種技術，最後介紹透過GPU與CPU的協同設計來提升效率。狀態空間模型的權衡分析的演講則探討了狀態空間模型和變換器模型的優缺點，並提出了Mamba模型，結合兩者的優勢。 數據導向機器學習研究的研討會中，則強調了數據集的重要性，探討了數據整理、數據集的著作權以及以數據為中心的視角等問題，並介绍了一些常用的模型和方法。整體而言，這場會議深入淺出地介紹了 LLMs 領域的進展，並分析了相關的技術挑戰和解決方案，為與會者提供了對該領域理解的思考方向。