大型语言模型
五种资源类别，如何提高大语言模型的资源效率，超详细综述来了
本综述深入探讨了大型语言模型的资源高效化问题。近年来，大型语言模型（LLM）如 OpenAI 的 GPT-3 在人工智能领域取得了显著进展。这些模型，具有庞大的参数量（例如 1750 亿个参数），在复杂度和能力上实现了飞跃。随着 LLM 的发展趋势朝着不断增大的模型规模前进，这些模型在从智能聊天机器人到复杂数据分析，乃至于多领域研究中的应用越发广泛。然而，模型规模的指数级增长带来了巨大的资源需求，尤其是在计算、能源和内存等方面。这些资源的巨大需求使得训练或部署这样庞大的模型成本高昂，尤其是在资源受限的环境（如学术实
大模型幻觉问题无解？理论证明校准的LM必然会出现幻觉
理论证明！校准的语言模型必然出现幻觉。大型语言模型（LLM）虽然在诸多下游任务上展现出卓越的能力，但其实际应用还存在一些问题。其中，LLM 的「幻觉（hallucination）」问题是一个重要缺陷。幻觉是指由人工智能算法生成看似合理但却虚假或有误导性的响应。自 LLM 爆火以来，研究人员一直在努力分析和缓解幻觉问题，该问题让 LLM 很难广泛应用。现在，一项新研究得出结论：「经过校准的语言模型必然会出现幻觉。」研究论文是微软研究院高级研究员 Adam Tauman Kalai 和佐治亚理工学院教授 Santosh