o1复制之旅有扑灭 这个OpenAI 327个样本打破惯例
1、327个样本打破惯例，这个OpenAIo1复制之旅有扑灭人工自动畛域最近又掀起一阵波涛——OpenAI颁布了令人注目标O1模型，但是，这个模型的详细细节却似乎蒙着面纱普通奥秘，面对这种状况，一群钻...
LLM训练的保密危机 1%的分解数据或致模型解体
1、LLM训练的保密危机，1%的分解数据或致模型解体在LLM极速开展的当天，一个令人担心的现象正悄悄发生——模型解体，钻研发现，即使在训练数据中仅蕴含1%的分解数据，也或者造成LLM模型功能重大降低，...
经过计算最优抽样训练大言语模型推理器 更弱 却更优 更小
一、论断写在前面论文题目，Smaller，Weaker，YetBetter，TrainingLLMReasonersviaCompute，OptimalSampling论文链接，https，arx...
预训练& 开源的MoE言语模型 成果 OLMoE
论文题目，OLMoE，OpenMixture，of，ExpertsLanguageModels论文链接，https，arxiv.org，pdf，2409.02060Weights，http...
MLLMs等畛域的模型兼并 运行与时机 通常 方法 LLMs
一、论断写在前面论文题目，ModelMerginginLLMs，MLLMs，andBeyond，Methods，Theories，ApplicationsandOpportunities论文链接，...
大模型揭示词进阶 Thought Chain 一次性样本揭示和少样本揭示以及思想链 Cot of 零样本揭示
技术的外围只要两点，一个是把技术做好，一个是把技术用好，在之前的文章中曾经说过，预训练和微调是为了打造一个更好用的大模型，而揭示学习是为了更好的经常使用大模型，激起大模型的潜能，而基于揭示学习开展起来...
