简介:本文将详细解读LLMs:《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的序言部分,概述大型语言模型(LLMs)的挑战、发展历程中的四个阶段,以及LLMs与AI未来的关系。本文旨在帮助读者更好地理解大型语言模型的前沿技术和应用前景。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tok...
A Survey of Large Language Models 这篇原综述论文很长,总共有60页、参考文献400多篇。耗时一周整理,这里主要提取其有“意义“的地方出来进行分享学习(删除一些为了发表论文而“不得不“添加一系列冗余)。 综述…
对齐含义:在自然语言处理中,对齐(Alignment)通常指将源语言和目标语言之间的单词或短语进行匹配,以便进行翻译或其他语言处理任务。对齐可以是单向的,也可以是双向的。在双向对齐中,源语言和目标语言之间的单词或短语是相互匹配的,这有助于提高翻译的准确性和流畅性。 原论文地址:https://arxiv.org/abs/2303.18223 前...
(Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities across a wide variety of Natural Language Processing (NLP) tasks and have attracted attention from multiple domains, including financial services. Despite the extensive research into general-domain LLMs, and their immense potential in fin...
在提出指令调整之前,一些早期的研究[211、213、215、216]从各种任务(例如文本摘要、文本分类和翻译)中收集实例,创建了监督式多任务训练数据集。作为指令调整实例的主要来源,将这些多任务训练数据集用自然语言任务描述进行格式化是很方便的。具体而言,最近的研究[28、61、62、79]使用人工编写的任务描述来增强标记数据集...
原文地址:https://alphahinex.github.io/2023/05/21/a-survey-of-large-language-models/ description: "可作为了解当前大语言模型发展情况的材料进行阅读" date: 2023.05.21 10:34 categories: - Book tags: [Others] keywords: LLM, ICL, CoT, Transformer, RLHF ...
Paper:《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读 导读:2023年8月21日,浙江大学等团队,发布了《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》。指令微调是在大规模语言模型的基础上,使用包含(指令,输出)的监督数据进行进一步训练,以减小模型原...
LLMs:《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读之Datasets数据集 导读:该综述全面系统地梳理了指令微调的方法论、数据集、模型、应用、优缺点和未来发展方向。 1、引言:介绍了指令微调的动机和作用,以解决LLMs与用户目标的不匹配问题。LLMs在自然语言处理...
0x1:Large Language Models 语言模型(Language Models, LMs)是具有理解和生成人类语言能力的计算模型。LMs具有预测词序列的概率或根据给定输入生成新文本的能力。 N-gram模型是LMs中最常见的类型,它基于前文环境来估计下一词的概率。 然而,LMs也面临着一些挑战,例如罕见或未见词的问题、过拟合问题以及捕捉复杂语言现象...