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本文是LLM系列文章，针对《Navigating the Landscape of Large Language Models: A Comprehensive Review and Analysis of Paradigms and Fine-Tuning Strategies》的翻译。

驾驭大型语言模型：对范式和微调策略的全面回顾和分析

  • 摘要
  • 1 引言
  • 2 相关工作
  • 3 Transformer架构
  • 4 LLMs范式
  • 5 任务特定的适应微调
  • 6 小样本学习和元学习
  • 7 知识蒸馏和迁移学习
  • 8 多任务学习
  • 9 参数高效微调
  • 10 指令调整
  • 11 对齐调整
  • 12 代理调整
  • 13 RAG记忆微调
  • 14 实验
  • 15 挑战和未来方向
  • 16 结论

摘要

随着ChatGPT的激增，大型模型的使用显著增加，在整个行业迅速崛起，并席卷互联网。本文对大型模型的微调方法进行了全面的综述。本文研究了任务自适应微调、领域自适应微调、小样本学习、知识蒸馏、多任务学习、参数高效微调和动态微调等方面的最新技术进步和先进方法的应用。

1 引言

2 相关工作

3 Transformer架构

4 LLMs范式

5 任务特定的适应微调

6 小样本学习和元学习

7 知识蒸馏和迁移学习

8 多任务学习

9 参数高效微调

10 指令调整

11 对齐调整

12 代理调整

本文是LLM系列文章，针对《Navigating the Landscape of Large Language Models: A Comprehensive Review and Analysis of Paradigms and Fine-Tuning Strategies》的翻译。

驾驭大型语言模型：对范式和微调策略的全面回顾和分析

  • 摘要
  • 1 引言
  • 2 相关工作
  • 3 Transformer架构
  • 4 LLMs范式
  • 5 任务特定的适应微调
  • 6 小样本学习和元学习
  • 7 知识蒸馏和迁移学习
  • 8 多任务学习
  • 9 参数高效微调
  • 10 指令调整
  • 11 对齐调整
  • 12 代理调整
  • 13 RAG记忆微调
  • 14 实验
  • 15 挑战和未来方向
  • 16 结论

摘要

随着ChatGPT的激增，大型模型的使用显著增加，在整个行业迅速崛起，并席卷互联网。本文对大型模型的微调方法进行了全面的综述。本文研究了任务自适应微调、领域自适应微调、小样本学习、知识蒸馏、多任务学习、参数高效微调和动态微调等方面的最新技术进步和先进方法的应用。

1 引言

2 相关工作

3 Transformer架构

4 LLMs范式

5 任务特定的适应微调

6 小样本学习和元学习

7 知识蒸馏和迁移学习

8 多任务学习

9 参数高效微调

10 指令调整

11 对齐调整

12 代理调整

本文标签： LARGElanguageNavigatingLandscapeModels

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