探索大型语言模型的领域、技术与挑战

对于大型语言模型（LLMs）的研究，包括基本原理、应用领域以及训练过程，本综述论文对于上下文学习、多种微调方法以及参数使用效率优化等机制进行探讨，同时深入研究了如何通过创新的强化学习框架和融入人类反馈的新方法来更好地与人类偏好相统一的问题。还研究了将外部知识融入 LLMs 的新兴技术 —— 检索增强生成。对于 LLMs 的伦理问题，论文讨论了需谨慎且负责任的应用需求。最后，论文展望了未来的研究方向，提供了关于当今及未来 LLMs 领域中不断发展的全面且简明的概述，为人工智能领域的研究人员和实践者提供了有益的指南。