原文链接:arXiv2024-LLM_survey.pdf Abstract:本文摘要概述了大型语言模型(LLMs)因其在多种自然语言处理任务上的卓越性能而受到广泛关注,特别是自2022年11月ChatGPT发布以来。LLMs通过在大量文本数据上训练数十亿个模型参数,获得了通用语言理解和生成的能力,这一点由scaling laws所预测。尽管LLMs的研究领域非常新,但...
LLMSurvey A collection of papers and resources related to Large Language Models. The organization of papers refers to our survey "A Survey of Large Language Models". Please let us know if you find out a mistake or have any suggestions by e-mail: batmanfly@gmail.com (we suggest ccing ...
本文全面综述LLMs和KGs的融合研究进展,提出了将二者统一的roadmap,包含三大框架:1) KG增强的LLMs,利用KGs增强LLMs的知识学习、推理和解释性;2) LLM增强的KGs,利用LLMs提升KGs在embedding、补全、构建、问答等tasks的表现;3) LLM与KG协同,将LLMs和KGs整合为统一框架,实现知识表达和推理的相互增强。 文中详细分类...
Key language modeling architectures are also discussed, alongside a survey of recent works employing LLM methods for various downstream tasks across different domains. Additionally, it assesses the limitations of current approaches and highlights the need for new methodologies and potential directions for ...
Scientific Large Language Models: A Survey on Biological & Chemical Domains - GitHub - HICAI-ZJU/Scientific-LLM-Survey: Scientific Large Language Models: A Survey on Biological & Chemical Domains
GitHub地址:https://github.com/MobileLLM/Personal_LLM_Agents_Survey Personal_LLM_Agents_Survey的使用方法 1、个人LLM代理的关键能力 (1)、任务自动化 任务自动化是个人LLM代理的核心能力,它决定了代理能够多好地响应用户命令和/或自动执行用户任务。由于UI-based任务自动化代理在这个列表中很受欢迎并与个人设备密...
LLMs之Prompt:《The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques》翻译与解读 导读:这篇论文主要描述了目前常用的自然语言输入技术—"提示"(prompting)。论文还收集了近1.6万篇与提示技术相关的文献,并使用机器学习算法分析这些文献,提取出58种文本提示技术和40多种多媒体提示技术。论文重点介绍了上下文...
【LLM综述大列表】’Awesome-LLM-Survey - An Awesome Collection for LLM Survey' hqWu GitHub: github.com/HqWu-HITCS/Awesome-LLM-Survey #开源# #机器学习# û收藏 56 7 ñ50 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... AI博主 3 公司 北京邮...
而Personal LLM Agents(个人大型语言模型代理)作为其中的佼佼者,正逐渐引领着智能代理领域的新趋势。本文将重点介绍Personal_LLM_Agents_Survey项目,深入剖析个人LLM代理的关键能力、效率及安全性,并为读者提供详尽的使用指南。 一、Personal LLM Agents Survey简介 Personal_LLM_Agents_Survey是一个旨在整理和研究个人LLM...
However, ensuring the reliability of LLM-as-a-Judge systems remains a significant challenge that requires careful design and standardization. This paper provides a comprehensive survey of LLM-as-a-Judge, addressing the core question: How can reliable LLM-as-a-Judge systems be built? We explore ...