大型语言模型综述（二）

news/2024/11/9 3:10:06/

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5 . LLMS自适应调优
- 5.1指令调优
- - 5.1.1、格式化实例构造
  - 5.1.2指令调优策略
  - 5.1.3、指令调优的效果
- 5.2、对齐调整
- - 5.2.1、比对的背景和标准
  - 5.2.2、收集用户反馈
  - 5.2.3、基于人工反馈的强化学习
- 5.3、高效调优
- - 5.3.1、参数高效的微调方法
  - 5.3.2 LLMs上的参数高效微调
6、利用
- 6.1、情境学习
- - 6.1.1、提示制定
  - 6.1.2、论证设计
  - 6.1.3、底层机制
- 6.2、思维链提示
- - 6.2.1、基于CoT的情境学习

http://www.ppmy.cn/news/960733.html

推演语言模型的大小与计算开销

2020年，OpenAI提出了在增加模型尺寸与提高模型性能之间的扩展定律，指出人们应该将大部分预算用于扩大模型规模。这篇论文直接推动了增大模型规模的浪潮。然而，在预算和内存有限的情况下，盲目扩大模型规模并不是提升模型性能的最佳…

这一波AI浪潮如何重塑互联网产业

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WebSocket 长连接及超时问题解决

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