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关键词: openai,Q*,Q函数,chatGPT,AGI

在对齐大型语言模型（LLM）与人类意图方面，最常用的方法必然是根据人类反馈的强化学习（RLHF）

关键词: LLM,Patchscopes,AI框架,谷歌,谷歌AI

虽然大型语言模型（LLM）在各种常见的自然语言处理任务中展现出了优异的性能，但随之而来的幻觉，也揭示了模型在真实性和透明度上仍然存在问题。

关键词: Mamba,MLLM,模型权重,Transformer,GPT-4

近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在各个领域的应用取得了显著的成功。然而，作为许多下游任务的基础模型，当前的 MLLM 由众所周知的 Transformer 网络构成，这种网络具有较低效的二次计算复杂度。

关键词: YuLan,AI,人工智能,AI资料,大模型资料,LLMBox

相信很多朋友都看过这篇论文，在 2023 年 3 月，一支来自加拿大滑铁卢大学、清华大学和新加坡管理大学的团队，发表了一篇大模型综述《A Survey of Large Language Models》.

关键词: MLLM,AI,AI数学,MathVerse,AI科研

在大算力的数字化时代下，大语言模型（LLM）以其令人瞩目的发展速度，正引领着技术的潮流

关键词: GPT-4,Llama 3,开源大模型,最强开源大模型,Meta

LLM界的「真·Open AI」，又来整顿AI圈了！

关键词: LLM,模型测评,GPT-4,Cluade 3,GLM-4,文心4.0

在2023年的「百模大战」中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题

关键词: 大模型,token,模型训练,幻觉,AI学术

如今，大型语言模型（LLM）已经成为了我们生活中的好帮手

关键词: 文字模型,世界模型,Meta,Agent,智能体,AI Agent

LLM已经可以理解文本和图片了，也能够根据它们的历史知识回答各种问题，但它们或许对周围世界当前发生的事情一无所知

关键词: Meta,模型训练,大模型,Transformers,LLM

Transformers 的二次复杂度和弱长度外推限制了它们扩展到长序列的能力，虽然存在线性注意力和状态空间模型等次二次解决方案