论文链接:[2303.18223] A Survey of Large Language Models 一、前言 1、研究背景 通过在大规模语料库上对Transformer 模型进行预训练,人们提出了预训练语言模型(Pre-training Language Model, PLM),其在解决各种自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)任务方面表现出强大的能力。由于研究人员发现扩展模型规模可...
The utilization of large language models (LLMs) in the Healthcare domain has generated both excitement and concern due to their ability to effectively respond to freetext queries with certain professional knowledge. This survey outlines the capabilities of the currently developed LLMs for Healthcare ...
一般来说,现有LLMs的主流架构可以大致分为三种主要类型,即编码器-解码器、因果解码器和前缀解码器,如图4所示。 Fig. 4. A comparison of the attention patterns in three mainstream architectures. Here, the blue, green, yellow and grey rounded rectangles indicate the attention between prefix tokens, attent...
GPT-3 被广泛认为是第一个真正的 LLM,因为它不仅比以前的 PLM (pretrained language model)大得多,而且首次展示了以前较小的 PLM 中未观察到的涌现能力。 GPT-3 提出的in-context learning,可以认为是在gpt2的prompt for every thing的基础上做了进一步的探索和强化,意味我们通过构建一些 “举一反三” 的promp...
Fig. 6. The workflow of the RLHF algorithm. RLHF系统。RLHF系统主要包括三个关键组件:待对齐的预训练LM、从人类反馈中学习的奖励模型和训练LM的RL算法。具体而言,预训练的LM通常是一个生成模型,其参数使用现有的预训练LM参数进行初始化。例如,OpenAI在其第一个流行的RLHF模型InstructGPT [61]中使用了175B ...
探索大型语言模型的无限可能:A Survey of Large Language Models 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为自然语言处理(NLP)领域的明星。这些模型凭借其庞大的参数规模和强大的学习能力,在文本生成、问答、文本摘要等多种任务中展现出惊人的性能。本文将从LLMs的定义、技术原...
随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(Large Language Models,简称LLMs)已成为近年来最引人瞩目的技术之一。本文旨在通过翻译与解读《A Survey of Large Language Models》这篇综述文章,为读者揭示LLMs的内在机制、发展历程以及所面临的挑战,并探讨它们在现代计算领域中的广泛应用。 首先,我们需要了解LLMs背后的核心...
Large language models (LLM). 更大规模的PLM,GPT3,PaLM,产生emergent abilities Researchers find that scaling PLM (e.g., scaling model size or data size) often leads to an improved model capacity on downstream tasks (i.e., following the scaling law [30]). ...
续费VIP 立即续费VIP 会员中心 VIP福利社 VIP免费专区 VIP专属特权 客户端 登录 百度文库 其他 a survey of large language models 中文a survey of large language models中文是:大型语言模型综述 ©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving 摘要 1.介绍 2.Motivation of LLM4AD 3.Application of LLM4AD 3.1Planning & Control 3.2 Perception 3.3 Question Answering 3.4 Generation 3.5 Evaluation & Benchmark 4.Datasets in LLM4AD ...