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关键词: 大模型,AI,模型训练,人工智能

数据是大语言模型（LLMs）成功的基石，但并非所有数据都有益于模型学习。

关键词: GPT-3.5,模型训练,LLMs,GPT-4

大型语言模型（LLMs）在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近，一个值得关注的现象是，这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以 GPT-4 为例，在高难度小学应用题测试集 GSM8K [1] 中表现优异，准确率高达 90% 以上。同时，许多开源模型也展现出了不俗的实力，准确率超过 80%。

关键词: AI,大模型,人工智能,模型训练

自回归解码已经成为了大语言模型（LLMs）的事实标准，大语言模型每次前向计算需要访问它全部的参数，但只能得到一个token，导致其生成昂贵且缓慢。

关键词: GPT-4o,AI,大模型,Video-ChatGPT

基于 ChatGPT、LLAMA、Vicuna [1, 2, 3] 等大语言模型（Large Language Models，LLMs）的强大理解、生成和推理能力

关键词: GPT-4,大模型,医疗专家模型,LLMs

本文研究发现大语言模型在持续预训练过程中出现目标领域性能先下降再上升的现象。

关键词: 大模型,ChatGPT,Copilot,模型训练,模型推理

近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）受到学术界和工业界的广泛关注，得益于其在各种语言生成任务上的出色表现，大语言模型推动了各种人工智能应用（例如ChatGPT、Copilot等）的发展。然而，大语言模型的落地应用受到其较大的推理开销的限制，对部署资源、用户体验、经济成本都带来了巨大挑战。

关键词: LLM,SymbCoT,AI框架,AI,模型训练

不使用外部工具也能让大语言模型（LLMs）实现严谨可信的推理，新国立提出 SymbCoT 推理框架：结合符号化逻辑（Symbolic Logical）表达式与思维链，极大提升推理质量，鲁棒性与可信度。

关键词: GPT4V,Gemini,AI测试,大模型,多模态模型

2023-2024年，以 GPT-4V、Gemini、Claude、LLaVA 为代表的多模态大模型（Multimodal LLMs）已经在文本和图像等多模态内容处理方面表现出了空前的能力，成为技术新浪潮。

关键词: Medusa2,AI,模型训练,LLMs,顺序解码器

传统上，大型语言模型（LLMs）被认为是顺序解码器，逐个解码每个token。

关键词: AI数学,MUSTARD,LLM,大模型, LLMs

近年来，大型语言模型（LLM）在数学应用题和数学定理证明等任务中取得了长足的进步。数学推理需要严格的、形式化的多步推理过程，因此是 LLMs 推理能力进步的关键里程碑， 但仍然面临着重要的挑战。