Secrets of rlhf in large language models part i: Ppo 无RL对齐方法 RAFT: reward ranked fine-tuning for generative foundation model alignment:利用Reward Model打分来收集对齐数据 Principle-driven self-alignment of language models from scratch with minimal human supervision:利用LLM自动生成对齐数据(self-ins...
论文解读:Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space 这篇文章是Meta的一篇工作,个人觉得是比较新颖有意义的一个方向。 论文地址: Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space由于现实世界的复杂性,模型需要思… 小狸愚 论文速读:RAG 23年12月综述-Retrieval...
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,则可用选更大的模型;而对于单...
大语言模型(Large Language Models,LLM)是自然语言处理领域中的一种重要技术,其通过使用大量的参数和数据来训练模型,以实现更准确、更灵活的语言处理任务。本文将概述大语言模型的研究进展和核心技术,并介绍一些最新的研究进展。一、概述大语言模型通常是指参数数量大于等于10 billion的模型,这种大规模的模型能够学习到更...
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Large Language Models Meet NLP: A Survey http://t.cn/A6HuwkOD 这篇论文的摘要指出,尽管大型语言模型(如ChatGPT)在自然语言处理(NLP)任务中表现出了惊人的能力,但系统地研究它们在这一领域潜力的研究还...
在预训练之后,LLMs可以获得解决各种任务的通用能力。然而,越来越多的研究表明,LLMs的能力可以根据特定目标进行进一步的适应调整。在本节中,我们介绍了两种主要的适应预训练LLMs的方法,即指令调整和对齐调整。前一种方法主要旨在增强(或解锁)LLMs的能力,而后一种方法
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...
文章先给出LLM-enhanced RL的概念:the methods that utilize the multi-modal information processing, generating, reasoning, etc. capabilities of pre-trained, knowledge-inherent AI models to assist the RL paradigm。指的是利用预训练好的大模型的各种能力来帮助提升强化学习范式的一类方法。LLM-enhanced RL和mo...
Large language models (LLM). 更大规模的PLM,GPT3,PaLM,产生emergent abilities Researchers find that scaling PLM (e.g., scaling model size or data size) often leads to an improved model capacity on downstream tasks (i.e., following the scaling law [30]). ...