自然語言處理

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approfondimento - 自然語言處理

大型語言模型 (LLM) 的興起，為聊天機器人技術帶來了革命性的改變，使其應用擴展至教育、研究、醫療保健等領域，展現出巨大的潛力和應用前景，但也面臨著技術、倫理和濫用等方面的挑戰。

針對特定語言的持續預訓練能有效提升語言模型在該語言下的表現，尤其是在模型規模較小的情況下，但隨著模型規模增大，持續預訓練帶來的效益會逐漸減少。

本文透過分析隱藏狀態中編碼的位置信息，特別是位置向量的形成和影響，深入探討了大型語言模型（LLM）在上下文窗口內外的運作機制，並基於此提出了兩種無需訓練的上下文窗口擴展方法。

本文介紹了一種名為雙曼巴 (Bi-Mamba) 的新型模型架構，透過將模型權重二元化，成功地將曼巴 (Mamba) 架構壓縮至一位元表示，同時維持與全精度模型相當的效能，顯著降低了模型儲存空間和計算成本。

自然語言處理，特別是生成式預訓練 Transformer 模型，顯示出從醫療保健科學文獻中提取知識（例如自動生成摘要）的潛力，但仍存在局限性，需要進一步的研究和評估策略。

大型語言模型在問答系統中可能會過度依賴參數化知識，而忽略輸入的上下文資訊，導致產生與上下文不符的幻覺答案。文章提出使用提示微調技術，引導模型關注上下文資訊，從而減輕知識衝突，提高答案的準確性和一致性。

該文提出了一種輕量級、目標導向的數據管道（LP Data Pipeline），旨在利用 CPU 資源高效構建用於訓練大型語言模型的高質量數據集，並可針對特定領域和語言進行定制。

本文介紹了兩個從零開始訓練的德語語言模型 LLäMmlein 120M 和 1B，並探討其在各種基準測試中的表現，強調專用於特定語言的語言模型開發的重要性。

大型語言模型 (LLM) 雖然功能強大，但其訓練數據中存在的偏見會導致輸出結果不公平，因此需要全面評估和積極緩解策略來確保其公平性和可靠性。

此研究探討利用大型語言模型 (LLM) 自動化科學文獻中的統合分析，並提出了一種新穎的方法，透過在大量科學數據集上微調 LLM 來應對大數據處理和結構化數據提取的挑戰。

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