极道
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大语言模型背后的原理 - arxiv
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
语言建模是研究语言理解和生成的主要方法，最近预训练语言模型（PLMs）展示了强大的能力。大语言模型（LLM）的研究得到了推进，如ChatGPT的推出引起了广泛关注。LLM的技术演进改变了开发和使用人工智能算法的方式。调查报告回顾了LLM的最新进展，包括预训练、适应性调整、利用和能力评估等方面，并总结了现有资源和讨论了未来方向。
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关键要点
- 语言建模是研究语言理解和生成的主要方法，面临重大挑战。
- 过去20年，语言建模从统计模型发展到神经语言模型。
- 预训练语言模型（PLMs）在大规模语料库上显示出强大能力，模型规模的增加提升了性能。
- 大语言模型（LLM）是指具有相当规模的PLM，表现出特殊能力。
- ChatGPT的推出引起了社会广泛关注，推动了LLM的研究。
- LLM的技术演进改变了人工智能算法的开发和使用方式。
- 调查报告回顾了LLM的最新进展，重点关注预训练、适应性调整、利用和能力评估。
- 总结了开发LLM的现有资源，并讨论了未来方向的剩余问题。
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