随着LLM的日益普及,人们开始怀疑这些模型是否可以用来辅助机器人执行各种日常任务。然而,让机器人从LLM中提取知识并与物理世界互动还存在挑战。LLM包含有关现实世界的有价值的语义信息,帮助机器人理解自然语言。然而,由于LLM缺乏对物理目标和环境的经验,为LLM提供能够交互并做出现实世界决策的物理形式是具有挑战性的。PaLM-...
后来,ICL 成为一种强大的提示策略,它允许 LLM 根据上下文信息学习新任务(即对知识要求较高的任务)。此外,另一种名为CoT的最新提示策略也是一种特别有效的方法,可促使LLM处理具有复杂推理的下游任务。 5.1.1 传统提示 有两种主要方法可用于提示预训练语言模型,以提高其在特定下游任务中的性能。一种方法是提示工程,...
此外,我们综述的中文翻译版本也在持续更新(针对v1版本进行了翻译,并持续更新) 论文链接:https://arxiv.org/abs/2303.18223 GitHub项目链接:https://github.com/RUCAIBox/LLMSurvey 中文版本下载链接:https://github.com/RUCAIBox/LLMSurvey/blob/main/assets/LLM_Survey__Chinese_V1.pdf (文末回复【大模型】可...
这种方法具有多个独特优势:首先,LLM具有强大的知识储备和理解能力,可以胜任多领域的评估工作;再者,LLM可以24小时不间断工作,轻松应对大规模评估需求;最重要的是,同一个LLM在相同的输入下会产生近似一致的稳定输出,这就从根本上解决了评估标准不统一的问题。 二、评估方法的演进:从简单打分到多维度评价 在LLM评判领域...
大型语言模型(LLM)已经很强了,但还可以更强。通过结合知识图谱,LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题;而反过来 LLM 也能助益知识图谱,让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合,我们也许还能得到更加全能的人工智能。 今天我们将介绍一篇综述 LLM 与知识图谱联合相关研究的论文,其中...
https://github.com/LLMBook-zh/LLMBook-zh.github.io/blob/main/LLMBook.pdf 中文书下载链接2: http://aibox.ruc.edu.cn/zws/index.htm 全书章节组织: 一、背景与基础知识 第一章引言(大模型发展历程、重要技术概览) 第二章基础介绍(Scaling Law、GPT系列模型发展历程) ...
图1:LLM 挑战概况。LLM 的设计与部署前做出的决策有关。LLM 行为方面的挑战发生在部署阶段。科学方面的挑战会阻碍学术进步。 研究者声明,这篇论文梳理的内容带有个人倾向性,并且假定读者已经熟悉 LLM 的工作方式。此外,他们更关注基于文本数据训练的模型。他们的综述论文也专注于技术方面,不会讨论 LLM 在政治、哲学...
大型语言模型 (LLM) 的最新进展启发了 “LLM-as-a-judge” 范式，其中 LLM 被用于在各种任务和应用程序中执行评分、排名或选择。本文对基于 LLM 的判断和评估进行了全面的调查，为推动这一新兴领域的发展提供了深入的概述。我们首先从输入和输出的角度给出详细的定义。然后，我们介绍一个全面的分类法，从三个维度...
多模态大型语言模型（MLLM）综述 摘要 最近，以GPT-4V为代表的多模态大型语言模型（MLLM）已成为新兴的研究热点，它使用强大的大型语言模型（LLMs）作为“大脑”来执行多模态任务。MLLM出人意料的涌现能力，如基于图像编写故事和无需OCR的数学推理，是传统多模态方法中罕见的，这表明了一条通往人工通用智能的潜在...
最近，来自哈工大和华为的团队发表了一篇50页的大综述，对有关LLM幻觉问题的最新进展来了一个全面而深入的概述。这篇综述从LLM幻觉的创新分类方法出发，深入探究了可能导致幻觉的因素，并对检测幻觉的方法和基准进行了概述。这其中肯定也少不了业内比较有代表性的减轻幻觉的方法。论文地址：https://arxiv.org/abs/...