Feb, 2024

从文本到转型：大型语言模型多功能性的全面评述

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TL;DR这项开创性的研究探讨了大型语言模型（LLMs）如生成式预训练变换器（GPT）和双向编码器表示来自变换器（BERT）在技术、金融、医疗保健、教育等各个领域的广泛应用。尽管它们在自然语言处理（NLP）方面已经展现出卓越的能力，但这些 LLMs 在健身、整体福祉、城市规划、气候建模以及灾害管理等领域尚未得到系统性的研究，本综述除了提供对 LLMs 在不同领域的广泛应用进行全面分析外，还揭示了 LLMs 潜力尚未被利用的研究空白和领域。这项研究发现了 LLMs 在健身福祉、城市规划、气候建模和灾害响应等领域留下印记的创新方式，可以激发未来在这些领域的研究和应用。
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发现论文，激发创造
  • 大型语言模型的概念与实施调查

    基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLMs）的近期进展在自然语言处理（NLP）应用领域展示了显著的拓宽范围，超越了其在聊天机器人技术中的初始应用。本文探究了这些模型的多方面应用，重点关注 GPT 系列，对人工智能（AI）驱动工具在改变编码、问题解决等传统任务上起到的转变性影响进行了研究，同时开辟了在不同行业中进行研究和开发的新方向。从代码解释和图像描述到便于构建交互式系统和推动计算领域的发展，Transformer 模型展示了深度学习、数据分析和神经网络设计相结合的协同作用。本调查报告深入了解了 Transformer 模型的最新研究，突出了其多功能性和在实际应用领域中转型的潜力，从而为读者提供了对 Transformer-based LLMs 在当前和未来实际应用领域的全面理解。

    Mar, 2024

  • 大型语言模型作为虚拟导师的使用综述

    利用 Transformer 架构的大型语言模型在教育领域引起了广泛关注，主要应用包括生成和评估教育材料、自动问题生成等，其中 GTP-3 和 BERT 是最受欢迎的模型。

    May, 2024

  • 医疗行业中评估大型语言模型应用的综合调研

    综述探讨了在医疗保健领域中应用大型语言模型 (LLMs) 的广泛应用和必要的评估，强调了充分利用这些模型提升医疗保健结果的能力的关键验证需求。

    Apr, 2024

  • 用 LLM 彻底改革金融：应用和洞见概述

    最近几年，大型语言模型（LLMs）如 ChatGPT 取得了显著的进展，并在各个领域得到了应用。这些模型建立在 Transformer 架构基础上，通过广泛的数据集训练，能够有效地理解和生成人类语言。在金融领域，LLMs 的部署正在迅速发展。它们被用于自动化财务报告生成、预测市场趋势、分析投资者情绪和提供个性化的财务建议。利用其自然语言处理能力，LLMs 可以从海量金融数据中提取关键见解，帮助机构做出明智的投资决策，提高运营效率和客户满意度。本研究全面介绍了 LLMs 在各种金融任务中的应用。此外，我们通过自然语言指令对多个金融任务进行了全面测试。我们的研究结果表明，GPT-4 在各种金融任务中能够有效地遵循指令。这项对 LLMs 在金融领域的调查和评估旨在加深金融从业者和 LLM 研究人员对 LLMs 在金融中的作用的理解，发现新的研究和应用前景，并强调如何利用这些技术来解决金融行业的实际挑战。

    Jan, 2024

  • 大型语言模型

    这篇研究论文探讨了人工智能领域的语言模型发展及近期成果，重点介绍了基于变压器架构的大型语言模型的工作原理，以及这些预测模型如何展现出类人的智能水平。

    Jul, 2023

  • 多模态大型语言和视觉模型综述

    通过对具有多模态能力的 LLM 和 MM-LLM 的当前状况进行广泛回顾，本文涵盖了 LLM 的历史发展、注意力机制在提升模型性能方面的作用，以及 Fine-tuning 和 prompt engineering 等模型调整技术。同时还分析了伦理考虑和挑战，并讨论了开源和专有模型在 AI 研究中的影响。通过这个综述，我们揭示了 MM-LLM 在各种应用中的转型潜力。

    Mar, 2024

  • 大型语言模型：一份调查报告

    对大型语言模型（LLMs）进行了综述，包括三个流行的 LLM 系列（GPT，LLaMA，PaLM）的特点、贡献和局限性，同时讨论了构建和增强 LLMs 的技术、为 LLM 训练、微调和评估准备的常用数据集以及常用的 LLM 评估指标，最后讨论了未来的挑战和研究方向。

    Feb, 2024

  • ChatGPT 备选方案：大型语言模型调查

    通过对多个 LLM 模型的研究，本文不仅提供了全面的概述，还明确了现有挑战，并指出了未来的研究方向。该综述提供了关于生成型人工智能的当前状态的全面观点，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

    Mar, 2024

  • 多语言大型语言模型与多语言性诅咒

    多语言大型语言模型在自然语言处理领域的研究人员和从业者中广受欢迎。本文介绍了多语言大型语言模型的技术方面，并对其底层架构、目标函数、预训练数据来源和分词方法进行了概述。此外，还探讨了不同模型类型的独特特征，包括仅编码器模型、仅解码器模型和编码器 - 解码器模型。同时，还讨论了多语言大型语言模型的一个重要局限性，即多语言之间的相互影响问题，并探究了克服这一问题的当前尝试。

    Jun, 2024

  • 应用 LLMs：ChatGPT 和其他模型的调查

    本文提供一个关于使用大型语言模型（LLMs）处理自然语言处理（NLP）下游任务的全面指南，讨论了模型、数据和下游任务等方面的关键问题。同时提供了大量使用案例和非使用案例，以便于实现这些模型在各种 NLP 任务中的成功应用。

    Apr, 2023