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必看！阿里通义千问完整技术报告

第3节涵盖了我们的对齐方法，并报告了自动评估和人工评估的结果。

大型语言模型报告

Giraffe：世界上第一个商业可用的32K长上下文开源LLM（基于Llama-2）

在这里，我们分享一些结果以及培训和评估脚本，希望对社区有用。

开源模型

开源大模型王座易主！谷歌Gemma杀入场，笔记本可跑，可商用

实验发现，监督微调和 RLHF 这两个阶段对于提高下游自动评估和模型输出的人类偏好评估性能都非常重要。

开源模型 Gemma

万字长文-大语言模型指令调优综述

在Evol-Instruct测试集和 Vicuna测试集上进行评估。

大语言模型

自动优化Prompt：Automatic Prompt Engineering的3种方法

不使用任务metric，而是评估生成desired answer的概率实验表明，Execution accuracy的效果更好。

prompt 大模型

分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用

挑战难以理解的数据集对于 LLM 而言，其预训练数据集的规模非常大，任何个人都无法彻底阅读其中的文档或评估这些文档的质量。

开源模型

推荐智能体：利用大模型进行交互式推荐

评论家评估演员的行为决策。

大语言模型推荐

一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

我们还提供了所提出方法的实际示例，其中我们实施和评估了一个基于MAS的基本应用程序。

大模型

国内外开源大语言模型一览表

现有的自然语言处理评估基准多是通用领域的，没有公开可用的中文金融领域评测基准。

大模型

大模型训练工程那些事

因为训练超大规模语言模型的时间和金钱成本巨大，在给定计算资源预算的情况下，准确评估和预测模型的最佳超参和能够收敛的位置至关重要。

训练工程大模型

baichuan2 有什么好的深挖论文中涉及的知识点

., 2021) 评估中，Baichuan 2 的性能几乎翻了一番。

大模型

牛顿力学在AI中失效？Transformer模型能完美预测却不懂物理，哈佛团队揭示模型缺失物理常识

随后，研究团队在预留数据上针对模型预测结果进行评估，并发现预测效果较为良好，其决定系数（R²）超过 0.9999，而且显著优于基准模型，即优于那些总是预测最近位置或轨道均值的模型。

Transformer 大模型

GPT提示词必杀技：思维树法

思维树的原理是： § 把一个问题分解成多个子问题 § 每个子问题的解决思路给出几种方案 § 模型自己评估自己给出的子问题的解决思路（如果某个子问题的解决思路是错的，就会直接舍弃这个方案

GPT 提示词

再超Transformer！Google| 提出两个新模型(Griffin、Hawk)，强于Mamba，更省资源

当评估的序列比训练中观察到的更长时，Griffin 的表现比 Transformers 更好，并且可以有效地从训练数据中学习复制和检索任务。

transformer 训练

Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

在对长上下文建模的评估上，包括高达 2M 的各种上下文长度中的困惑度以及 Scrolls 中的长上下文 QA 任务证明了 MEGALODON 对无限长度序列进行建模的能力。

Meta 长文本大模型

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