大型语言模型计算效率优化，有哪些方法可行？

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。

本周精选了5篇LLM领域的优秀论文，为了方便大家阅读，只列出了论文标题、AMiner AI综述等信息，如果感兴趣可点击查看原文，PC端数据同步（收藏即可在PC端查看），每日新论文也可登录小程序查看。

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1.Automatic Programming: Large Language Models and Beyond

这篇论文探讨了自动编程问题，特别是随着GitHub Copilot等基于大型语言模型（LLM）的工具的出现，自动编程越来越受欢迎。然而，自动生成的代码在部署时面临着质量和技术信任的挑战。文章研究了自动编码的一般问题，以及代码质量、安全性和程序员责任等相关问题，这些问题是组织在决定使用自动生成的代码时需要考虑的关键问题。文章还讨论了软件工程方面的进展，如程序修复和分析，如何促进自