大型语言模型的数据集：综述
内容提要
该文综述高效大型语言模型研究，从模型、数据和框架三方面分类文献，并建立GitHub库持续更新。内容涵盖数据管理、架构与训练策略、性能评估，以及金融、多语言、生物医学、视觉语言等应用子类，并涉及时间序列分析、法律基准、预训练与适配、模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）等方向，旨在为研究者提供系统资源与未来指引。
延伸解读
综述的独特价值：持续更新的资源库
该综述不仅系统梳理了高效大型语言模型的研究，还创建了GitHub存储库来收集相关论文，并承诺积极维护和整合新成果。这种动态更新的方式使资源库能跟上领域快速发展，为研究者提供持续参考，避免了传统综述出版后内容滞后的局限。
高效LLM研究的三大视角
文章从模型中心、数据中心和框架中心三个角度对文献进行分类。模型中心关注架构与训练策略，数据中心强调数据管理（数量、质量、领域组成），框架中心则涉及训练与推理框架。这种分类有助于读者系统理解效率挑战的不同解决路径。
应用领域的广泛覆盖
综述涵盖了金融、多语言、生物医学、视觉语言等应用子类，并涉及时间序列分析、法律基准等方向。这表明高效LLM的研究已渗透到多个垂直领域，读者可据此了解不同场景下的特定需求与挑战，为跨领域应用提供参考。
模型压缩技术的重点探讨
文章专门综述了模型压缩技术，包括量化、剪枝和知识蒸馏，并讨论了压缩后的基准策略与评估指标。这些技术对于降低LLM的计算资源需求至关重要，有助于推动模型在资源受限环境中的实际部署，是效率提升的关键方向之一。
Q&A
这篇综述主要从哪些角度对高效大型语言模型的研究进行了分类？
该综述从模型中心、数据中心和框架中心三个角度对高效大型语言模型的研究文献进行了分类整理。
数据管理在大型语言模型训练中涉及哪些方面？
数据管理在大型语言模型的训练中起着基础性作用，涉及预训练和有监督微调阶段的数据数量、数据质量、领域/任务组成等方面。
大型语言模型有哪些常见的压缩技术？
大型语言模型的模型压缩技术包括量化、修剪、知识蒸馏等方法。
这篇综述提到了哪些大型语言模型的应用子类？
综述提到了基于任务的金融LLMs、多语言LLMs、生物医学和临床LLMs、视觉语言LLMs以及代码语言模型等应用子类。
这篇综述是否提供了持续更新的资源？
是的，作者创建了一个GitHub存储库，收集了综述中涉及的论文，并将积极维护和整合新的研究成果。
大型语言模型在时间序列分析中有哪些应用方法？
利用大型语言模型进行时间序列分析的方法包括直接提示、时间序列量化、对齐技术、利用视觉作为桥梁机制以及与其他工具的结合。
