本文探讨了开源大型语言模型（LLMs）在知识产权和使用违规方面的误用问题，提出了水印蒸馏和后门水印的评估方法。研究表明，后门水印能有效检测违规行为，而水印蒸馏适用性广但会影响LLM性能，为未来水印技术的发展提供了方向。

为你的大型语言模型打上标签：通过水印检测开源大型语言模型的误用
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本文介绍了解决开源大型语言模型在Text-to-SQL任务中上下文理解和响应连贯性问题的系统方法，包括评估性能、使用不同策略提高问题表示和少样本学习效果，以及解决大规模数据库挑战的高效技术。研究结果显示该方法显著提高了Llama2-7B和Code Llama-7B在BIRD-Dev数据集上的性能。

RB-SQL：一种用于文本到 SQL 的基于检索的语言模型框架
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本文介绍了一种基于指令调整范式的方法，用于在金融环境中集成开源大型语言模型，为未来金融领域的研究奠定基础。

生成表示指令调整
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OLMo来了，由Databricks驱动

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ChatGPT一周年：开源大模型迎头赶上？

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Finisky Garden
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2022年底，ChatGPT发布引发了研究和商业领域的风潮。开源大型语言模型声称在某些任务上达到与ChatGPT持平或更好的结果。本研究全面概述了这一成就，并调查了所有开源大型语言模型的情况。

ChatGPT 的一周年：开源大规模语言模型是否在迎头赶上？
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Databricks ❤️ Hugging Face

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