大型语言模型在社交技能培训中的角色：是助手还是导师？

AMiner：AI科研助手

已于 2024-04-16 11:12:55 修改

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分类专栏： AMiner论文推荐文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

于 2024-04-12 15:00:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AI_Conf/article/details/137648740

文章讨论了大模型LLM的发展，如OpenAI的ChatGPT，重点介绍了LLM在自然语言处理任务中的强大性能和潜在问题。LLM2Vec研究展示了如何将解码器模型转化为强大的文本编码器，而ElephantsNeverForget则关注表格数据处理中的记忆效应。此外，文章还涵盖了迭代学习视角下的LLM进化、中文中心的CT-LLM以及社交技能训练的可能性。

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大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。

2022年底，OpenAI 推出的基于 GPT-3.5 的大型语言模型 ChatGPT，由于其优秀的表现，ChatGPT 及其背后的大型语言模型迅速成为人工智能领域的热门话题，吸引了广大科研人员和开发者的关注和参与。
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1.LLM2Vec: Large Language Models Are Secretly Powerful Text Encoders

这篇文章指出，尽管大型仅解码器语言模型（LLMs）在当今大多数自然语言处理任务和基准测试中是最先进的模型，但社区对这些模型在需要丰富上下文化表示的文本嵌入任务上的采用却较为缓慢。该研究引入了一种简单的无监督方法LLM2Vec，它可以将任何仅解码的LLM转换成强大的文本编码器。LLM2Vec包含三个简单步骤：1) 启用双向注意力，2)