Энциклопедия LLM

В этой статье мы рассматриваем некоторые из наиболее известных LLM, в том числе три популярных семейства LLM (GPT, LLaMA, PaLM), и обсуждаем их характеристики, вклад и ограничения. Мы также даем обзор методов, разработанных для создания и расширения LLM. Затем мы изучаем популярные наборы данных, подготовленные для обучения, тонкой настройки и оценки LLM, рассматриваем широко используемые показатели оценки LLM и сравниваем эффективность нескольких популярных LLM по набору репрезентативных критериев. Наконец, мы завершаем статью обсуждением открытых проблем и будущих направлений исследований.

См. также другие публикации, посвященные LLM