pre-trained llms | BriefGPT

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大型语言模型是否真正擅长文本风格转换？
我们分析了大型语言模型（LLMs）在文本样式转换（TST）上的性能，特别关注情感转移和文本解毒，在英语、印地语和孟加拉语三种语言中进行。我们使用零样本和少样本提示以及参数高效微调，评估了预训练 LLMs 的能力，使用自动度量、GPT-4 和
PDF23 days ago
ACL大规模语言模型的稀疏加速训练
使用稀疏性加速预训练大型语言模型 (LLMs) 的训练过程，通过观察前向迭代中被激活的神经元的稀疏性，排除不活跃的神经元以提高计算速度，这一方法在实践中实现了与标准训练相媲美甚至更好的性能，持续预训练中吞吐量提升了 45%，在监督微调中节省
PDFa month ago
使用助理进行领域特定的心理治疗聊天机器人的改进
通过 AlexanderStreet therapy 的领域特定辅助指令和改进的预训练 LLMs 方法，本研究在心理治疗任务中实现了预训练 LLMs 的卓越性能，提供更多的心理治疗知识。
PDF2 months ago
面向非功能属性生成系统级测试程序的大型语言模型
使用预训练的大型语言模型（LLMs）生成测试程序以优化设备的非功能性能。
PDF4 months ago
LongRoPE: 将 LLM 上下文窗口扩展到 200 万个标记以上
LargeRoPE 通过识别和利用位置插值中的非均匀性，引入渐进扩展策略和调整，将预训练语言模型的上下文窗口扩展到 2048k tokens，同时保持原始短上下文窗口的性能。
PDF4 months ago
利用大规模语言模型增强时间序列分析：综述
对利用大型语言模型（LLMs）进行时间序列分析的现有方法进行了系统概述，总结了基于 LLM 的时间序列分析的一般流程，并探讨了未来的研究机会。
PDF5 months ago
ACL基于零样本知识生成的基于知识的视觉问答
基于预训练语言模型的知识生成方法在知识型视觉问答方面表现优于以往零样本方法，生成的知识普遍相关且有帮助。
PDF5 months ago
ICLR大型语言模型的知识融合
通过知识融合的方法，将预先训练的大型语言模型相互结合，以提升目标模型的性能表现，实现在推理、常识与代码生成等多种能力上的改进。
PDF5 months ago
AS-LLM：算法选择与大型语言模型相结合
该论文提出了一种将算法表示集成到算法选择过程中的方法，通过模块化提取问题和算法的表示，利用预训练的 LLMs 来计算匹配度，实验证实了该模型的有效性以及预训练 LLMs 的性能，表明该算法选择框架有潜力作为评估 LLMs 编码表示能力的基准
PDF7 months ago
大型语言模型用于多目标进化优化
使用预训练的大型语言模型（LLM）设计的多目标进化算法（MOEA）运算符显示出潜在的优势，并能在不同模式和设置下具有稳健的泛化性能。
PDF8 months ago
基于预训练大型语言模型的多模态推荐零样本
利用生成型 AI 领域的最新进展，我们提出了一种用于零样本推荐多模态非稳态内容的方法。我们将不同类型的输入呈现为文本描述，并利用预训练的 LLMs 通过计算语义嵌入来获取它们的数值表示。一旦获得了所有内容项的统一表示，可以通过计算它们之间的
PDF10 months ago
逃离束缚：随机鹦鹉在网络安全环境中的胜出
利用预训练的大型语言模型作为网络安全环境中攻击代理，模拟真实网络攻击并在复杂决策任务中展现良好性能。
PDF10 months ago