大型语言模型的全面概述【胡姆扎·纳维德】
大型语言模型(LLM)表现出了出色的泛化能力,从而促进了众多模型的开发。这些模型提出了各种新架构,通过改进的训练策略调整现有架构,增加上下文长度,使用高质量的训练数据,并增加训练时间以超越基线。分析新的发展对于识别可增强培训稳定性和提高法学硕士泛化能力的变化至关重要。本调查论文全面分析了法学硕士的架构及其分类、培训策略、培训数据集和绩效评估,并讨论了未来的研究方向。此外,本文还讨论了法学硕士背后的基本构建模块和概念,然后是法学硕士的完整概述,包括它们的重要特征和功能。最后,本文总结了法学硕士研究的重要发现,并整合了开发高级法学硕士的基本架构和培训策略。鉴于法学硕士的不断进步,我们打算定期更新本文,纳入新的章节并介绍最新的法学硕士模型。