LLaMA是Meta最新开源的大规模语言模型,它具有从7B到65B的参数范围,训练使用了多达14,000亿tokens的语料。它在常识推理、问答、数学推理、代码生成、语言理解等能力上都表现出色,甚至超过了GPT-3。
GLM-130B是一个由清华发布的双语(英语和汉语)预训练的语言模型,具有1300亿个参数。该模型的性能显著优于GPT-3175B(davinci),模型已开源。https://github.com/THUDM/GLM-130B/
这篇论文介绍了SELF-INSTRUCT,这是一种半自动化过程,通过引导现有已指令微调数据集来生成指令微调数据集,用来指令微调以提高预训练语言模型的指令遵循能力的框架。
LLaMA
、GLM-130B
、SELF-INSTRUCT
是三篇最新的语言模型相关的论文,它们都展示了语言模型在不同方面的创新和突破。这三篇论文都体现了语言模型在双语
、大规模
、通用
、快速
、可复现
等方面的重要进展,对于语言模型的研究和应用都有很大的启发和价值。
(资料图片)
了解LLaMA
、GLM-130B
、SELF-INSTRUCT
的原理和技术细节,深度之眼本次开发了《大模型论文带读训练营》,能够让大家掌握LLaMA、GLM-130B、SELF-INSTRUCT的核心思想和创新点。
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