探索基于 LLMsuite 的先进大语言模型
计算与语言
2024-11-13 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
本教程探讨了大型语言模型（LLM）如 ChatGPT 和 Gemini 的发展进展与挑战。它阐述了包括检索增强生成（RAG）、程序辅助语言模型（PAL）以及 ReAct 和 LangChain 等框架等解决方案，以解决诸如时效知识截止、数学错误以及生成错误信息等内在局限性。这些技术的集成能够提升 LLM 的性能和可靠性，尤其在多步推理和复杂任务执行方面。本文还涵盖了微调策略，包括指令微调、参数高效方法如 LoRA，以及来自人类反馈的强化学习（RLHF）和强化自训练（ReST）。此外，本文提供了关于 Transformer 架构和大型语言模型训练技术的全面调查。源代码可通过电子邮件请求作者获取。
引用
@article{arxiv.2407.12036,
title = {Exploring Advanced Large Language Models with LLMsuite},
author = {Giorgio Roffo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.12036},
year = {2024}
}
备注
Keywords: Language Model Benchmarking, Pre-Trained LLM Comparison, LLM Performance Analysis, NLP Model Evaluation Tools, Public Dataset Inference for LLMs, BLEU and ROUGE Metrics for LLM, Open Source LLM Testing Tools, Large Language Model Evaluation Software, NLP Benchmarking Suite, Comprehensive LLM Evaluation Toolkit