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19 May 2023
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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
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