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...
3)逐步推理:对于小型语言模型而言,通常很难解决涉及 多个推理步骤的复杂任务,例如数学问题。然而,通过使用思维链(Chain-of-Thought, CoT)提示策略,LLM 可以通 过利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这类任务,从而 得出最终答案。这种能力可能是通过在代码上进行训练而获 得。一项实证研究表明,当应用于模型大小大于 ...
这些问题都值得我们深入思考和探讨。 总之,《A Survey of Large Language Models》为我们提供了LLMs领域的全面概览和发展历程。通过对这篇综述的翻译与解读,我们可以更好地了解LLMs的内在机制、面临的挑战以及未来的发展趋势。在未来的工作中,我们期待LLMs能够在更多领域发挥重要作用,为人类带来更加智能、高效的生活体...
Typically,large language models (LLMs)refer to Transformer language models that containhundreds of billions (or more) of parameters, which are trained on massive text data [32], such as GPT-3 [55], PaLM [56], Galactica [35], and LLaMA [57]. LLMs exhibit strong capacities to understand ...
A Survey of Large Language Models 1.导读 讲得通俗易懂,且格局拉满!基本覆盖了自ChatGPT以来的AI比较火的事件,还多次提到强人工智能AGI(人工通用智能)。对近几年的大型语言模型( Large Language Models)进行了详细介绍。非常建议感兴趣大模型和强人工智能的读者阅读!!!
info: W. X. Zhao et al., “A Survey of Large Language Models.” arXiv, Sep. 11, 2023. Accessed: Sep. 18, 2023. [Online]. Available:http://arxiv.org/abs/2303.18223 阅读笔记 模型选择:是否一定要选择参数量巨大的模型?如果需要更好的泛化能力,用于处理非单一的任务,例如对话,则可用选更大的...
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...
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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 ...
多模态大语言模型视觉提示 综述 Visual Prompting in Multimodal Large Language Models A Survey 热度: 大规模语言模型在图上的综述 进展与方向 A Survey of Large Language Models for Graphs Large Language Models for Graphs Progresses and Directions