从多个视角综述大语言模型的中文版本

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本文全面回顾并分析了多种大语言模型的中文变体，旨在为研究者和用户提供一个清晰、多角度的理解框架。自20世纪50年代图灵测试提出以来，人类一直在探索如何利用机器掌握语言智能。作为一种复杂的人类表达系统，语言受到语法规则的支配；因此开发能够理解和运用一门语言的人工智能（AI）算法是一项重大挑战。作为主要的语言理解和生成方法之一，语言建模在过去二十年间得到了广泛研究，并从统计模型发展为神经网络模型。近年来，在大规模语料库上进行预训练后，基于Transformer架构的大规模预训练语言模型在解决各种自然语言处理任务方面表现出色。研究人员发现扩大这些模型的参数数量可以提高其性能，因此他们通过增加更多参数来进一步探索这一现象。当这些大尺寸的语言模型达到一定规模时，它们不仅展现出显著提升的能力，还具备了一些小规模语言模型（如BERT）所不具备的独特能力（例如上下文学习）。为了区分不同大小的语言模型，研究界创造了一个术语——“大型预训练语言模型”（LLM），指包含数百亿甚至数千亿参数的超大规模模型。近年来，在学术界和业界的努力推动下，针对大语言模型的研究取得了显著进展。

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客服

从多个视角综述大语言模型的中文版本

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本文全面回顾并分析了多种大语言模型的中文变体，旨在为研究者和用户提供一个清晰、多角度的理解框架。自20世纪50年代图灵测试提出以来，人类一直在探索如何利用机器掌握语言智能。作为一种复杂的人类表达系统，语言受到语法规则的支配；因此开发能够理解和运用一门语言的人工智能（AI）算法是一项重大挑战。作为主要的语言理解和生成方法之一，语言建模在过去二十年间得到了广泛研究，并从统计模型发展为神经网络模型。近年来，在大规模语料库上进行预训练后，基于Transformer架构的大规模预训练语言模型在解决各种自然语言处理任务方面表现出色。研究人员发现扩大这些模型的参数数量可以提高其性能，因此他们通过增加更多参数来进一步探索这一现象。当这些大尺寸的语言模型达到一定规模时，它们不仅展现出显著提升的能力，还具备了一些小规模语言模型（如BERT）所不具备的独特能力（例如上下文学习）。为了区分不同大小的语言模型，研究界创造了一个术语——“大型预训练语言模型”（LLM），指包含数百亿甚至数千亿参数的超大规模模型。近年来，在学术界和业界的努力推动下，针对大语言模型的研究取得了显著进展。

多角度解析大语言模型的综述（中文版）.zip

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本资料深入探讨了大语言模型的关键技术、应用及挑战，从多个维度全面解析其最新进展与未来趋势，适合研究者和技术爱好者参考学习。中文版多角度对大语言模型综述.zip

大语言模型综述

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《大语言模型综述》旨在全面回顾和分析当前大语言模型的发展历程、关键技术及其应用现状，探讨未来研究趋势。大语言模型综述本段落对大语言模型的发展进行了全面的回顾与分析，涵盖了从早期的基础研究到当前最先进的技术进展。文章深入探讨了各种大语言模型的设计原理、训练方法以及应用场景，并对其未来发展方向提出了展望。通过总结各阶段的关键技术和代表性成果，读者可以清晰地了解到这一领域内的核心概念及其演变过程。此外，还特别关注了一些新兴趋势和技术挑战，旨在为相关领域的研究者和从业者提供有价值的参考信息。

【多模态大模型综述】《Multimodal Foundation Models》中文精译版

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本篇文章为《Multimodal Foundation Models》一书的中文翻译版本，全面介绍了多模态大模型的研究进展与应用现状。【多模态大模型综述】由微软七位华人研究员使用GPT3.5精细翻译完成，内容完美融合了图片等元素，报告长达119页。该研究从已经完善的和处于最前沿的两类多模态大模型出发，全面总结了五个具体的研究主题： - 视觉理解 - 视觉生成 - 统一视觉模型 - 借助大规模语言模型（LLM）的多模态大模型 - 多模态代理本报告共有七位作者。发起人和整体负责人为Chunyuan Li，他是微软雷德蒙德首席研究员，博士毕业于杜克大学，最近的研究兴趣集中在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的大规模预训练领域。他撰写了开头介绍、结尾总结以及“利用LLM训练的多模态大模型”这一章节。核心作者共有四位：Zhe Gan, Zhengyuan Yang, Jianwei Yang 和 Linjie Li，他们分别负责了其余四个主题章节的撰写。

大语言模型调研综述.pdf

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本论文全面回顾了大语言模型的发展历程、关键技术及应用现状，为研究者和从业者提供了宝贵的参考资源。本段落详细调研了大语言模型，并涵盖了基础语言模型、GPT-style 模型、T5-style 模型以及 GLM-style 等多种类型的大语言模型。基础语言模型是指在大规模文本语料上进行预训练的模型，没有经过指令和下游任务微调或人类反馈等任何对齐优化。当前绝大多数大语言模型采用的是 Decoder-only 的结构，因为这种结构能够更好地处理长文本序列。 GPT-style 模型包括像 GPT-3 和 GPT-3.5 这样的使用 Decoder-only 结构的语言模型。这些模型继承了基于 Transformer 解码器的自回归语言模型架构，并且在参数规模上进行了扩展（例如，GPT-3 的参数数量达到了 175B），比其前身 GPT-2 大十倍以上。 T5-style 模型则采用 Encoder-Decoder 结构，比如 T5 和 mT5。谷歌提出的 T5 是一种统一的预训练模型和框架，它将所有文本处理问题视为“Text-to-Text”任务——即以文本为输入并生成新的输出文本。 GLM-style 模型使用特殊的架构设计，例如 GLM 这样的开源语言模型支持中文等多种语言的应用场景。 LaMDA 是谷歌于 2021 年开发者大会上发布的对话专用大语言模型。它拥有137B个参数，并通过预训练和微调两个阶段来构建，其中在微调过程中使用生成式任务与判别式任务对预训练模型进行调整以形成最终的 LaMDA 模型。根据其特点和应用场景的不同，可以将大语言模型分类为多种类型。理解这些不同类型的特性对于自然语言处理的研究及应用至关重要。此外，本段落还探讨了大语言模型的应用场景（如文本分类、命名实体识别、机器翻译等）以及它们面临的挑战与限制（例如过拟合问题和数据偏差等）。通过对各种类型的大语言模型的深入调研，并结合其应用场景和所面临的问题进行综合分析，为相关领域的研究提供了有价值的参考。

《视觉Transformer模型》综述论文

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本文为一篇关于视觉Transformer模型的综述性论文，系统地回顾了近年来该领域的研究进展，探讨了其在计算机视觉任务中的应用与挑战。 Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络，在自然语言处理领域首次得到应用。由于Transformer强大的表征能力，研究人员将其扩展到计算机视觉任务中。与卷积网络和循环网络等其他类型的网络相比，基于Transformer的模型在各种视觉基准测试上都表现出竞争力，并且有时甚至表现更佳。

2020年《预训练语言模型》综述论文汇总（复旦大学版）.pdf

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本PDF汇总了2020年度关于预训练语言模型的主要研究进展和综述文章，由复旦大学团队整理编写，涵盖BERT、GPT等模型的最新应用与优化。预训练语言模型（PTM）的最新进展已经引领自然语言处理（NLP）进入了一个新时代。复旦大学的研究团队由邱锡鹏等人组成，他们为该领域的研究者与实践人员提供了一份详尽的综述，涵盖了背景知识、当前代表性模型以及在应用中面临的挑战。在这份综述中首先简要介绍了语言表示学习及其进展情况。语言表示学习是NLP的核心问题之一，它涉及到如何使计算机理解人类的语言表达方式。研究人员通过各种神经网络模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、基于图的神经网络（GNN）和注意力机制等来获取词语在上下文中的分布式表示。所谓的语言的“分布式表示”是指使用低维度密集向量隐式地捕捉词汇或短语的意义特征。这些表达形式通常是通过特定NLP任务的学习过程获得的，与传统非神经方法相比，神经模型的一个显著优势在于它们能够减少对人工设计离散特征的需求。传统的非神经方法往往依赖于人为定义的特征集，而现代神经网络则倾向于使用低维度密集向量来表示语言元素。综述中还系统地将现有的预训练模型进行了分类，并基于四种视角进行划分：包括模型架构、预训练任务、数据源以及微调技术。例如，在模型结构方面可以区分出基于变换器的框架（如BERT及其衍生版本）和依赖于循环网络的设计方案（比如ELMo）。而根据不同的预训练目标，又可将它们划分为语言预测或掩码语言建模等类别。在上述分类的基础上，综述详细描述了如何通过微调技术来应用PTM的知识到具体任务中。微调指的是利用预先训练好的模型并在特定NLP问题的数据集上继续调整参数以优化性能的过程。不同的微调策略会显著影响最终的任务效果。文章最后还指出了未来预训练语言模型研究的潜在方向，如设计更高效的预训练目标来捕捉深层次的语言信息或改进适应下游任务的微调方法等。从以上内容可以看出，PTM的发展为NLP领域带来了重大突破。这主要得益于深度学习技术的进步和大规模语料库的应用。神经网络及深度学习在处理自然语言方面大大减少了对传统特征工程的需求，并提高了模型的表现力。这些进步对于开发各种NLP系统具有重要意义。目前虽然神经模型已经在许多监督的NLP任务中取得了显著的成功，但在某些情况下其性能提升可能不如计算机视觉领域那么明显。这主要是因为除了机器翻译之外大多数其他监督学习数据集相对较小。深度网络的效果通常会受到训练样本数量和质量的影响，因此大规模的数据处理及预训练是提高模型表现的关键。总之，PTM的研究不仅为理解和应用适用于多种NLP任务的模型提供了宝贵的指导，并且还指出了未来研究的方向。随着预训练语言模型在NLP中的广泛应用，它将继续推动该领域的进一步发展并提供更强大的工具来应对人类语言的理解和处理挑战。

关于大型语言模型的调查（中文版）

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本报告深入探讨了大型语言模型的发展现状、技术挑战及应用前景，特别聚焦于中文环境下的独特需求与解决方案。本综述回顾了近年来大型语言模型（LLM）的发展历程，并重点介绍了预训练、微调、应用以及能力评估等方面的主要进展。通过在大规模语料库上进行预训练，LLM展现出了强大的语言理解和生成能力，在自然语言处理任务中具有重要意义。该文献适用于自然语言处理领域的研究人员和工程师，也适合对大语言模型及预训练语言模型感兴趣的读者群体使用。本综述旨在帮助读者了解大型语言模型的背景、发展历程与应用情况。通过介绍预训练、微调、应用场景和技术进展等方面的内容，使读者能够深入了解大型语言模型的基本原理和技术细节。此外，该文献还提供了开发和使用大语言模型的相关资源，并讨论了当前面临的挑战以及未来的发展方向。这篇综述是对大语言模型研究的最新综合概述，对于研究人员和工程师来说具有重要价值。它涵盖了大语言模型的关键概念、应用场景及性能提升等方面的内容，为理解和应用相关技术提供了指导与启示。鉴于大型语言模型在人工智能领域的重要性，《大语言模型综述》对推动该领域的持续发展有着重要意义。《大语言模型综述》是一篇深入探讨大型语言模型（LLM）的文献，由赵鑫等人撰写。它详细阐述了从20世纪50年代图灵测试以来人类在机器语言智能上的探索历程，并重点介绍了预训练语言模型（PLM）在自然语言处理任务中的应用与发展。这篇综述涵盖了LLM的背景、主要发现、技术趋势以及未来发展方向，旨在为研究人员和工程师提供关于LLM的最新知识与实践指导。预训练是LLM的核心环节，通过大规模语料库对Transformer模型进行训练，使得预训练语言模型能够学习到丰富的语言结构和模式。随着模型规模的增长，LLM不仅在性能上得到了显著提升，还展现出独特的上下文理解能力。这种现象促使研究者不断扩展模型参数以探索规模与能力之间的关系。近年来出现了包含数百亿甚至数千亿参数的超大规模模型（如ChatGPT），这些模型极大地推动了AI领域的变革。微调是将预训练模型适应特定任务的关键步骤，通过在目标任务的数据集上进行少量额外训练，可以有效地让预训练语言模型应用于问答、文本生成和情感分析等多种NLP任务。LLM的应用不仅限于单一任务，还可以作为通用的语言理解平台支持各种下游应用。评估大型语言模型的能力是一项复杂的工作，涵盖了多项标准如流畅性、逻辑性和多样性的语言生成能力以及对人类意图的理解与响应等。随着模型规模的增大，LLM在处理复杂情境和执行多步推理方面的能力也有所增强，但同时也引发了关于模型安全性和道德性的讨论。这篇综述还概述了开发大型语言模型所需的资源，包括开源框架、数据集及工具等，这些对于研究人员和工程师来说是宝贵的参考资料。同时文章探讨了LLM面临的问题如计算效率、能耗以及潜在的偏见和滥用风险，并对未来的研究方向进行了展望，例如如何实现更高效的模型设计与透明度提升策略。总体而言，《大语言模型综述》为读者提供了全面了解大型语言模型的基本原理、技术进展及挑战的机会。随着LLM在AI领域的广泛应用，这篇文献对于研究人员和工程师来说具有极高的价值，并有助于推动相关研究和技术的持续发展。

大型语言模型 LLAMA 2-meta版本

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LLAMA 2是Meta公司开发的一款先进的大型语言模型，它在前代基础上进行了优化和升级，能够更好地理解和生成人类语言，适用于多种自然语言处理任务。 Meta公司发布了大型语言模型LLaMA 2。