Apr, 2024

LLeMpower: 大型语言模型的控制和访问差异的理解

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TL;DR使用大型语言模型（LLMs）存在着昂贵的代价，导致其控制、拥有权和使用权集中在少数公司，研究分析了不同国家和组织在开发和使用这些模型方面的经济实力，以及全球个人是否能够获得和使用这一新兴技术。结果表明这些技术被惊人少数的实体垄断，对此进行了伦理学上的定性研究并探讨了未来迈向 LLM 使用公平的方向。
发现论文，激发创造
  • 大型语言模型人性化科技

    这篇文章着重探讨了大型语言模型对人类价值、劳动力市场的影响以及需不需要对它们进行监管等问题，同时，它们也能更好地人性化技术，并且可以克服当前技术所面临的瓶颈问题。因此，我们应该更广泛地了解和推广 LLMs 以及简化 LLMs 使用的工具和方法。

    May, 2023

  • 由学徒到研究助理：大型语言模型推动研究

    通过文献综述和第一手实验，本文研究了大型语言模型（LLMs）的潜力。尽管 LLMs 具有成本效益和高效性等优点，但也存在着诸如提示调优、偏见和主观性等挑战。该研究通过利用 LLMs 进行定性分析的实验提供了新的见解，强调了成功和限制。此外，本文还讨论了缓解挑战的策略，如优化提示技术和利用人类专业知识。我们的工作旨在将 LLMs 有机地融入人机交互数据工作，并积极促进其负责任的应用，以此回应关于 LLMs 在研究中负责任应用的持续对话。

    Apr, 2024

  • 教育中的大型语言模型：概述与展望

    大语言模型 (LLMs) 在教育领域带来了新的可能性。本综述论文从多个角度总结了 LLMs 在教育环境中的各种技术，包括学生和教师辅助、自适应学习和商业工具。我们系统地审查了每个角度的技术进展，整理了相关的数据集和基准，并识别了在教育中部署 LLMs 所面临的风险和挑战。此外，我们概述了未来的研究机会，强调潜在的有前途的方向。我们的综述旨在为教育工作者、研究人员和决策者提供一个全面的技术画面，以利用 LLMs 的力量革新教育实践，并促进更有效的个性化学习环境。

    Mar, 2024

  • 基于需求定制的 LMLs 服务

    通过引入层级分布式的大型语言模型（LLM）架构，提高 LLM 在异构计算平台上的可访问性和可部署性，实现按需访问和定制化服务，并在用户与应用需求之间取得最佳权衡，推动人工智能技术的进步。

    Jan, 2024

  • 高效大型语言模型：综述

    大型语言模型在自然语言理解、语言生成和复杂推理等重要任务中展示出了卓越的能力，并有潜力对我们的社会产生重大影响。然而，这些能力所需的资源相当可观，强调了开发有效的技术来解决其效率挑战的迫切需求。本调研以系统和全面的方式概述了高效大型语言模型的研究成果，从模型中心、数据中心和框架中心的角度，将文献进行了分类整理。我们还创建了一个 GitHub 存储库，在这个存储库中收集了本调研中涉及的论文，并将积极维护并整合新的研究成果。希望本调研能为研究人员和从业者提供有价值的资源，帮助他们系统地了解高效大型语言模型的研究进展，并激励他们为这个重要而激动人心的领域做出贡献。

    Dec, 2023

  • 医学中的大型语言模型综述

    在这篇论文中，我们回顾了大型语言模型（LLMs）的发展，重点关注医学 LLMs 的需求和应用。我们提供了现有模型的简要概述，旨在探索进一步的研究方向并使其对未来医学应用产生益处。我们强调了医学 LLMs 在应用中的优势，以及其发展过程中遇到的挑战。最后，我们提出了技术整合的方向来减轻挑战，并为医学 LLMs 的未来研究方向提供了建议，旨在更好地满足医学领域的需求。

    May, 2024

  • 商业中 LLM 益处的实际检验

    大型语言模型（LLMs）在理解和生成任务方面取得了显著的表现，但其在偏见、上下文理解和对提示的敏感性方面存在限制，因此对其在实际应用中的准备性产生了担忧。本文通过对四个可访问的 LLMs 使用真实世界数据进行的实验，深入研究了 LLMs 在业务流程中的实用性和准备性。研究结果对希望利用生成式人工智能的组织具有重大影响，并为未来的研究方向提供了宝贵的见解。据我们所知，这是第一项将 LLMs 应用于核心业务运营和挑战的定量研究。

    Jun, 2024

  • 大型语言模型用于科学研究的跨学科视角

    大型语言模型 (LLMs) 能够在不同学科领域发挥作用和限制，加强科学研究，例如通过总结大量出版物加速文献回顾，通过自动语法纠正提升代码开发，和优化科学写作过程。然而，LLMs 面临挑战，如依赖庞大且有时偏颇的数据集，以及出于使用而引发的潜在伦理困境。我们对 LLMs 在不同领域的影响进行重要讨论，从自然科学中帮助模拟复杂生物序列，到社会科学中解析大规模的定性数据。最后，我们提供一种细致的观点，认为 LLMs 既是科学进步的福音，也是其边界。

    Nov, 2023

  • 医疗大语言模型综述：从数据、技术和应用到问责与伦理

    大型语言模型在医疗领域的利用引发了劲头和担忧，本文概述了目前开发的大型语言模型在医疗保健方面的能力，并阐明它们的发展过程，旨在提供从传统预训练语言模型（PLMs）到大型语言模型（LLMs）的发展路线图的概览。总的来说，我们认为正在进行一次重大的范式转变，从 PLMs 过渡到 LLMs，这包括从辨别式人工智能方法向生成式人工智能方法的转变，以及从以模型为中心的方法论向以数据为中心的方法论的转变。

    Oct, 2023

  • 应用大型语言模型于建筑能效和碳减排研究的机遇与挑战：一项探索性概述

    近年来，大型语言模型（LLMs）在各个领域取得了快速进展和令人印象深刻的能力。本文探讨了 LLMs 在建筑能效和碳减排研究中的应用、影响和潜力。文章考察了 LLMs 在建筑能源领域的广泛能力，包括智能控制系统、代码生成、数据基础设施、知识提取和教育。尽管 LLMs 具有很大的潜力，但仍存在复杂和昂贵的计算、数据隐私、安全和版权、精细调整 LLMs 的复杂性以及自一致性等挑战。文章最后呼吁未来的研究集中在增强 LLMs 的领域特定任务、多模式 LLMs 和人工智能与能源专家之间的合作研究上。

    Dec, 2023