模型融合、混合专家、更小的LLM,几篇论文看懂2024年LLM发展方向
在过去的2023年中,大型语言模型在潜力和复杂性方面都获得了飞速的发展。展望2024年的开源和研究进展,似乎我们即将进入一个可喜的新阶段:在不增大模型规模的前提下让模型变得更好,甚至让模型变得更小。论文标题:Astraios:Parameter-EfficientInstructionTuningCodeLargeLanguageModels论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.00788这篇论文评估了不同的全微调和参数高效型微调技术,并且发现全微调�