【大模型】LLM研究和开发的一些新兴趋势
LLM研究和开发的新兴趋势 引言 大语言模型（LLM）作为人工智能领域的重要技术之一，正在不断发展和演进。随着对LLM的研究和应用的深入，一些新兴趋势正在逐渐浮现，为未来的发展方向提供了新的思路和可能性。本文将对LLM研究和开发的一些新兴趋势进行详细分析。 自监督学习和无监督学习 自监督学习和无监督学习是LLM研究和开发的两个重要趋势之一。传统的LLM训练往往依赖于大量的标注数据，但这种...
【大模型】关于减轻 LLM 训练数据和算法中偏差的研究
减轻LLM训练数据和算法中偏差的研究 引言 大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大的成功，但同时也存在着训练数据和算法中的偏差问题。这些偏差可能源自于数据的不平衡性、数据采样偏差、算法的选择和设计等多个方面。针对这些问题，正在进行着一系列的研究，旨在减轻LLM训练数据和算法中的偏差，提高模型的性能和鲁棒性。 数据采样与平衡性 一个重要的研究方向是解决训练数据中的不平衡性和采样偏...
MIT等首次深度研究集成LLM预测能力：可媲美人类群体准确率
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的预测能力一直是研究的热点。近期，由MIT、伦敦政治经济学院和宾夕法尼亚大学的研究人员共同开展的一项研究，首次深入探讨了集成多个LLM的预测能力，并与人类群体的预测准确性进行了比较。这项研究不仅验证了LLM在预测领域的潜力，也为未来的应用提供了新的思路。 研究团队通过构建一个由十二个不同LLM组成的“硅基群体”，并在一个为期三个月的预测比赛中，将这些模型的.....
LoRAShear:微软在LLM修剪和知识恢复方面的最新研究
LHSPG技术（ Lora Half-Space Projected Gradient）支持渐进式结构化剪枝和动态知识恢复。可以通过依赖图分析和稀疏度优化应用于各种llm。 LoRAPrune将LoRA与迭代结构化修剪相结合，实现参数高效微调。在LLAMA v1上的实现即使进行了大量的修剪也能保持相当的性能。 在不断发展的人工智能领域，语言模型模型(llm)已经成为处理大量文本数据、快速...
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