(2)CODEFUSION: A Pre-trained Diffusion Model for Code Generation用Diffusion生成代码(虽然这里标题是代码-语言模型,但我觉得就不给它单独开个小节了),当然这篇微软的文章的亮点是表格中显示ChatGPT的参数只有20B 8. 各种LLM 8.1 预训练基座模型 (1)PANGU-Σ: TOWARDS TRILLION PARAMETER LANGUAGE MODEL WITH ...
12.Codegeex: A pre-trained model for code generation with multilingual evaluations on humaneval-x 13.Textbooks are all you need 14.Codefuse-13b: A pretrained multi-lingual code large language model 15.Incoder: A generative model for code infilling and synthesis 16.Santacoder: don’t reach f...
论文的标题是《Starcoder: A Large Language Model for Code Generation》,作者是来自ServiceNow Research和Hugging Face的研究人员。论文的主要内容如下: 论文的主题和研究目的是探索大型语言模型(LLM)在代码生成任务上的应用,提出了一个名为Starcoder的15亿参数的LLM,能够从自然语言生成代码,或者从代码生成自然语言。
利用sft model和pretrain model的关系筛选模型的sft数据。因为pretrain model和sft model我们是可以获得的...
模型融合已有较长的历史,但最近一篇颇具影响力的 LLM 相关论文是《Model Ratatouille:Recycling Diverse Models for Out-of-Distribution Generalization》。(论文地址:https://arxiv.org/abs/2212.10445) Model Ratatouille 背后的思想是复用多个同一基础模型在不同的多样性辅助任务上微调过的迭代版本,如下图所示。 通过...
模型融合已有较长的历史,但最近一篇颇具影响力的 LLM 相关论文是《Model Ratatouille:Recycling Diverse Models for Out-of-Distribution Generalization》。(论文地址:https://arxiv.org/abs/2212.10445) Model Ratatouille 背后的思想是复用多个同一基础模型在不同的多样性辅助任务上微调过的迭代版本,如下图所示。
The dataset was meticulously crafted to prevent data leakage, as the Codex model and many more large language models released later contain training data from websites like GitHub. Evaluating Generated Code Before introducing the immensely popular HumanEval benchmark, most evaluation methods for ...
模型融合已有较长的历史,但最近一篇颇具影响力的 LLM 相关论文是《Model Ratatouille:Recycling Diverse Models for Out-of-Distribution Generalization》。(论文地址:https://arxiv.org/abs/2212.10445) Model Ratatouille 背后的思想是复用多个同一基础模型在不同的多样性辅助任务上微调过的迭代版本,如下图所示。
4、MoA: Mixture of Sparse Attention for Automatic Large Language Model Compression 稀疏注意力可以有效减轻大型语言模型(LLMs)在长文本上的显著内存和吞吐量需求。现有方法通常采用统一的稀疏注意力掩码,在不同的注意力头和输入长度上应用相同的稀疏模式。
最近的研究表明,大规模语言模型(Large Language Model,LLM)在各个NLP任务上都表现出了引人注目的性能[5],尤其是,无需大规模数据微调就能迁移到各个任务上的上下文学习能力,极大地降低了标注需求。考虑到表格推理多样的任务与较高的标注开销,已有许多工作将LLM应用到表格推理任务上,增强LLM的表格推理能力,取得了非常...