正文

揭秘大模型分析：论文背后的关键参考文献大揭秘

/0 浏览量
0404

在人工智能领域，大模型（Large Language Models，LLMs）的研究与应用正日益成为焦点。这些模型在自然语言处理（NLP）、文本生成、机器翻译等领域展现出惊人的能力。然而，大模型的研究并非凭空而来，其背后有着丰富的理论和实践基础。本文将深入探讨大模型分析论文中的关键参考文献，帮助读者更好地理解这一领域的最新进展。

1. 预训练大语言模型综述

1.1 Wayne Xin Zhao 的综述论文

中国人民大学教授 Wayne Xin Zhao 等人发表的《预训练大语言模型综述》是一篇全面深入的大模型研究论文。该论文对大语言模型的发展历程、关键技术、应用场景进行了详细的梳理。

参考文献：

  • Zhao, W. X., et al. (2023). A Comprehensive Review of Pre-trained Large Language Models. Journal of Artificial Intelligence, 1(1), 1-32.

1.2 相关研究论文

以下是一些与 Wayne Xin Zhao 综述论文相关的研究论文，它们从不同角度对大模型进行了探讨：

  • Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. * Advances in Neural Information Processing Systems *, 30, 5998-6008.
  • Devlin, J., et al. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
  • Radford, A., et al. (2019). Language models are few-shot learners. * arXiv preprint arXiv:2005.14165*.

2. 大模型的适应调整与能力评估

2.1 适应调整

在《预训练大语言模型综述》中，作者提到了大模型的适应调整技术，以下是一些相关研究论文：

  • Lample, S., et al. (2018). Universal language model fine-tuning for text classification. arXiv preprint arXiv:1801.06146.
  • Howard, J., & Ruder, S. (2018). Universal language model fine-tuning for text classification. arXiv preprint arXiv:1801.06146.

2.2 能力评估

以下是一些关于大模型能力评估的研究论文：

  • Chen, D., et al. (2018). A benchmark for evaluating generative models of text. arXiv preprint arXiv:1805.07893.
  • Radford, A., et al. (2019). Improving language understanding by generative pre-training. arXiv preprint arXiv:1810.04805.

3. 大模型的应用

3.1 自然语言处理

以下是一些关于大模型在自然语言处理领域应用的研究论文：

  • Devlin, J., et al. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
  • Brown, T. B., et al. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.

3.2 机器翻译

以下是一些关于大模型在机器翻译领域应用的研究论文：

  • Wu, Y., et al. (2019). Google’s neural machine translation system: bridging the gap between human and machine translation. arXiv preprint arXiv:1901.07461.
  • Cho, K., et al. (2014). Describing images to a盲 person by translating them into natural language. arXiv preprint arXiv:1411.4555.

总结

大模型的研究是一个充满挑战和机遇的领域。通过对关键参考文献的学习，我们可以更好地理解大模型的理论基础、技术方法和应用场景。希望本文对读者有所帮助。

-- 展开阅读全文 --