研究探讨了大型语言模型在细调、提取上下文数据和性能增强方面的影响，以及它们在多个领域的应用情况，并指出了细调模型在特定任务中性能下降的问题。

Jun, 2024

通过精调模型和对称相似度、LLM 评估和 Rouge-L 分数等指标的连续反馈循环来提高人工智能模型，利用金融数据集和检索增强生成技术 (RAG)，证明精调模型在问题回答能力方面能够超越零 - shot LLMs 的准确性。

Jan, 2024

比较 fine-tuning 和 retrieval-augmented generation (RAG) 两种方法，发现 RAG 在不同主题的知识密集型任务中始终优于 fine-tuning，并且 LLMs 在 fine-tuning 中难以学习新的事实信息，通过在训练过程中暴露它们于相同事实的多个变体可以缓解这个问题。

Dec, 2023

通过研究使用两种最先进的预训练大型语言模型进行检索增强和长上下文窗口的解决方案，我们发现使用简单的检索增强在生成时可以实现与微调后的具有 16K 上下文窗口通过位置插值在长上下文任务上具有可比性能的 4K 上下文窗口的大型语言模型，而计算量较小。此外，我们证明检索可以显著提高大型语言模型的性能，而不受其扩展上下文窗口大小的限制。我们的最佳模型，检索增强的 32K 上下文窗口的 LLaMA2-70B，在 7 个长上下文任务中，包括问答和基于查询的摘要，的平均得分方面优于 GPT-3.5-turbo-16k 和 Davinci003。它还在生成速度上优于其非检索的 LLaMA2-70B-32k 基线。我们的研究为从业者提供了关于选择检索增强与扩展大型语言模型的长上下文的一般见解。

Oct, 2023

本研究探讨了利用大型语言模型进行数据增强在跨语言常识推理数据集中的潜力，通过使用包括 Dolly-v2、StableVicuna、ChatGPT 和 GPT-4 在内的大型语言模型来扩充三个数据集，确定了该方法的有效性，并比较了使用英语生成数据和将英语生成的数据翻译成目标语言。实验结果表明，使用 GPT-4 生成的合成数据进行训练的性能比其他模型优秀，ChatGPT 和 GPT-4 在大多数语言中生成的自然文本效果非常好，但在某些情况下，它们的效益会下降。

May, 2023

通过提示工程，大型语言模型（LLMs）展示了在上下文学习中的新兴能力。最近在大规模生成模型方面的进展进一步扩展了它们在实际语言应用中的使用。然而，在自然语言理解和问题回答方面，提高 LLMs 的泛化能力和准确性的关键挑战仍未得到充分探索。

Dec, 2023

对多模态大语言模型进行了全面评估，介绍了一种用于长上下文能力评估的基准测试方法，包括多图像输入和图像拼接，以加大输入上下文长度，并开发了一个自动生成子图像级标签的协议。通过基于文本指令和图像内容描述，对 MLLMs 在长上下文图像输入中在一组图像中定位目标子图像的能力进行了压力测试。结果显示 GPT-4o 在长上下文情景中始终优于其他模型，但在负样本（即针未在抽屉中）中存在错误信息生成问题。此外，对 API 模型和开源模型进行了综合的长上下文评估，显示了相当大的性能差距。可通过提供的网址获取代码、数据和重现主要结果的指令。

Jun, 2024

本文研究了大型语言模型（如 GPT-4）存在的挑战，特别是在回答复杂问题时容易出现错觉、逻辑错误和错误结论的问题。语言模型能以一种连贯且语义严谨的方式呈现错误答案的能力进一步增加了发现事实不准确性的困难。这个问题在需要专业知识的领域尤为明显。我们的工作深入探讨了这些挑战，旨在增强对此类错误的理解和缓解，从而提高科学和其他专业领域中 LLMs 的准确性和可靠性。我们的研究结果揭示了上下文相关性与答案质量之间的非线性关系。此外，我们证明了在正确校准的情况下，可能实现自动评分 —— 这一发现表明，至少在某种程度上，LLMs 可以用于自我检验其性能质量。最后，我们描述了一个实验平台，可以被视为对本文描述的技术的概念验证。

Dec, 2023

使用以预训练大型语言模型（LLM）为基础的 LLM2LLM 方法，通过数据增强和迭代，显著提高 LLM 在低数据情况下的性能，优于传统的微调和其他数据增强方法，减少了对数据策划的依赖，为更可扩展和高性能的 LLM 解决方案铺平了道路。

Mar, 2024

通过动态上下文编辑的方式，我们引入了一种新的方法，将信息检索重新设想，使长文本上下文成为可塑的外部知识，并通过与最新的知识编辑技术相结合，与有关信息进行交互式收集和整合，从而使大型语言模型能够进行复杂的推理步骤，有效增强了推理能力。

Jun, 2024