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当参数尺度超过一定水平时#xff0c;这些扩展的语言模型不仅实现了显著的性能改进#xff0c;而且还表现出一些…今天我将与大家分享一篇精彩的论文。这项调查提供了LLM文献的最新综述这对研究人员和工程师来说都是一个有用的资源。
为什么选择LLM
当参数尺度超过一定水平时这些扩展的语言模型不仅实现了显著的性能改进而且还表现出一些小规模语言模型如BERT所不具备的特殊能力如上下文学习。
为了区分参数尺度的差异研究界为显著大小的PLM例如包含数百亿或数千亿个参数创造了“大型语言模型”LLM一词。
特别是这里的研究人员关注LLM的四个主要方面即预训练、适应调整、利用和能力评估。此外他们还总结了开发LLM的可用资源并讨论了未来方向的剩余问题。
近年来现有大型语言模型大小大于10B的时间表。他们用黄色标记开源LLM。
现有LLM的预训练数据中各种数据源的比率。 实例格式的说明以及构造指令格式实例的两种不同方法 Link Of Paper Survey On LLMs
文章链接
https://pgmr.cloud/survey-large-language-models-0
自我介绍 做一个简单介绍酒研年近48 有20多年IT工作经历目前在一家500强做企业架构因为工作需要另外也因为兴趣涉猎比较广为了自己学习建立了三个博客分别是【全球IT瞭望】【架构师研究会】和【开发者开聊】有更多的内容分享谢谢大家收藏。企业架构师需要比较广泛的知识面了解一个企业的整体的业务应用技术数据治理和合规。之前4年主要负责企业整体的技术规划标准的建立和项目治理。最近一年主要负责数据涉及到数据平台数据战略数据分析数据建模数据治理还涉及到数据主权隐私保护和数据经济。 因为需要比如数据资源入财务报表另外数据如何估值和货币化需要财务和金融方面的知识最近在学习财务金融和法律。打算先备考CPA然后CFA如果可能也想学习法律备战律考。欢迎爱学习的同学朋友关注也欢迎大家交流。全网同号【架构师研究会】 欢迎收藏 【全球IT瞭望】【架构师酒馆】和【开发者开聊】.
