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baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

考虑到各种任务和示例，将开源评估框架（如 lm-evaluation-harness（Gao 等人，2021）和 OpenCompass（OpenCompass，2023））纳入内部实现，以便与其他模型进行公平基准测试

大模型

AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步

让模型学习使用外部工具的 API TALM（工具增强语言模型 Tool Augmented Language Models）和 Toolformer 都是通过微调 LM 来学习使用外部工具

agent

开源大语言模型完整列表

RWKV-LM —— 线性 Transformer 模型 RWKV 是结合了 RNN 和 Transformer 的语言模型，适合长文本，运行速度较快，拟合性能较好，占用显存较少，训练用时较少。

开源模型大语言模型

万字长文-大语言模型指令调优综述

对于生成任务，在 lm-evaluation-harness 基准测试中，与 BLOOM 相比，BLOOMZ 获得了+9%的BLEU改进。

大语言模型

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