【LLM】大型语言模型综述论文

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

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