表4:预训练代码模型的Pass@1性能(顶部),指令微调的代码模型(中部),与一些最好的通用语言模型进行比较(底部),每个类别的模型按时间顺序排列。 论文标题:A Survey on Language Models for Code 论文链接:
该文综述,将代码生成定义为自然语言到代码的任务(NL2Code)。 虽然最近的调查已经从自然语言处理(NLP)、软件工程(SE)或两者的结合[91, 264, 271, 278]的角度阐述了代码LLMs,但它们经常涵盖了一系列广泛的代码相关任务。然而,关于代码生成的高级主题,如细致的数据策划、指令调整、与反馈的对齐、提示技术、自主编码...
LLMs:《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言:挑战、LM四阶段、LLM与AI未来作者:搬砖的石头2024.01.08 08:13浏览量:4 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L...
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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...
In this survey, we provide a comprehensive overview of the existing literature focusing on the evolution of language models with a focus on multilingual tasks and then we identify potential opportunities for further research in this domain.Jafari, Amir Reza...
A collection of survey papers and resources related to Large Language Models (LLMs). - junzhuang-code/LLMSurveySummary
Vision Language Models for Vision Tasks: A Survey This is the repository of Vision Language Models for Vision Tasks: a Survey, a systematic survey of VLM studies in various visual recognition tasks including image classification, object detection, semantic segmentation, etc. For details, please refer...
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...
[3] Zibin Zheng, Kaiwen Ning, Yanlin Wang, Jingwen Zhang, Dewu Zheng, Mingxi Ye, andJiachi Chen. A survey of large language models for code: Evolution, benchmarking, and futuretrends. arXiv preprint arXiv:2311.10372, 2023. 集中在如何把大模型语言的优势在软件工程中体现。