a survey on evaluation of llms -回复 正如中括号中所示,本文将以"[a survey on evaluation of llms]"为主题,一步一步回答。在这篇文章中,我们将探讨关于LLMs(线上学习管理系统)评估的重要性以及如何有效评估LLMs的方法。 首先,让我们来了解一下什么是LLMs。LLMs是一种用于管理和交付在线教育的软件系统。
Source Detection A Survey on Detection of LLMs-Generated Content, arXiv 2023.10 [Paper] [GitHub] A Survey on LLM-generated Text Detection: Necessity, Methods, and Future Directions, arXiv 2023.10 [Paper] [GitHub] Detecting ChatGPT: A Survey of the State of Detecting ChatGPT-Generated Text, ...
这篇综述工作显著扩展了两篇关于LLM评估的最新综述(A survey on evaluation of large language models和Trustworthy llms: a survey and guideline for evaluating large language models’ alignment)。尽管是同时进行的,但这篇综述采取了与这些现有评论不同的方法。之前的两篇综述围绕评估任务、数据集和方法构建了他们...
随着大语言模型(LLM)的参数规模增长到数千亿,并开始显示出早期的通用人工智能迹象,它们的应用也已经超越了文本处理。Codex首创将LLM应用于代码处理,取得了令人惊叹的结果,催生了GitHub Copilot等商业产品和StarCoder、Code LLaMA等数十亿参数的开源代码模型。 然而,将预训练Transformer应用于代码处理可以追溯到自回归模型成...
A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance, 视频播放量 205、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 4、收藏人数 12、转发人数 7, 视频作者 LangGPT提示词社区, 作者简介 ,相关视频:求真游目讲座第十五期|李亦洲:欧拉的生平及他在分析学上的贡献,吴恩达RAG课程
推荐最新的LLM survey 文章:"A Survey of Large Language Models",内容扎实,最重要是颜值很能打啊 [钢铁侠]。推荐英文版,中文版内容略落后于英文版。 https:// github.com/RUCAIBox/LLMSurvey
背景:OpenAI最近放出了Devday的闭门会视频,其中"A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance"(精进大型语言模型性能的各种技巧)是非常有价值的,本文对这次分享做摘要。 视频:https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y&ab_channel=OpenAI ...
A survey and reflection on the latest research breakthroughs in LLM-generated Text detection, including data, detectors, metrics, current issues and future directions. Please refer to our article/paper for more details.DatasetsBenchmarksBenchmarks / DatasetsUseHumanLLMs HC3 train 58k 26k HC3-...
Towards Understanding the Capability of Large Language Models on Code Clone Detection: A Survey assessment.In this paper, we provide the first comprehensive evaluation of LLMs for clone detection, covering different clone types, languages, and prompts... S Dou,J Shan,H Jia,... 被引量: 0发表...
In this paper, we present a comprehensive survey of these studies, offering a systematic review of LLM-based MAS. Adhering to the workflow of LLM-based multi-agent systems, we synthesize a general structure encompassing five key components: profile, perception, self-action, mutual interaction, ...