论文的审稿模式想必大家都不会陌生,一篇论文除了分配多个评审,最后还将由PC综合评估各位审稿人的reviews撰写meta-review。
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本文第一作者为香港大学博士研究生谢知晖,主要研究兴趣为大模型对齐与强化学习。
本文介绍了一篇语言模型对齐研究的论文,由瑞士、英国、和法国的三所大学的博士生和 Google DeepMind 以及 Google Research 的研究人员合作完成。
计算机程序可以生成很像真随机的「伪随机数」,而LLM表示,干脆不装了,我就有自己最喜欢的数。
在以英语为主的语料库上训练的多语言LLM,是否使用英语作为内部语言?对此,来自EPFL的研究人员针对Llama 2家族进行了一系列实验。
时空预测技术,迎来ChatGPT时刻。
科学家们把Transformer模型应用到蛋白质序列数据中,试图在蛋白质组学领域复制LLM的成功。本篇文章能够带你了解蛋白质语言模型(pLM)的起源、发展,以及那些尚待解决的问题。
从国际顶流 GPT-4 128K、Claude 200K 到国内「当红炸子鸡」支持 200 万字上下文的 Kimi Chat,大语言模型(LLM)在长上下文技术上不约而同地卷起来了
近日,朱泽园 (Meta AI) 和李远志 (MBZUAI) 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.3:知识的 Scaling Laws》用海量实验(50,000 条任务,总计 4,200,000 GPU 小时)总结了 12 条定律,为 LLM 在不同条件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。