Exploring the landscape of large language models: Foundations, techniques, and challenges

本文是LLM系列文章，针对《Exploring the landscape of large language models: Foundations, techniques, and challenges》的翻译。

摘要

在这篇综述论文中，我们深入研究了大型语言模型（LLMs）的领域，涵盖了它们的基本原理、不同的应用和微妙的训练过程。本文阐述了情境学习的机制和一系列微调方法，特别关注优化参数使用效率的方法。此外，它还探讨了如何通过创新的强化学习框架和其他结合人类反馈的新方法，使LLM与人类偏好更加一致。本文还探讨了新兴的检索增强生成技术，将外部知识整合到LLM中。讨论了LLM部署的伦理维度，强调了谨慎和负责任的应用的必要性。最后，从未来研究轨迹的角度来看，本综述对LLM不断发展的现状和新兴趋势进行了简洁而全面的概述，为人工智能领域的研究人员和从业者提供了有见地的指导。

1 引言

2 预训练LLMs

3 领域自适应

4 从人类反馈中强化学习

5 检索增强生成

6 伦理考量

7 结论和未来方向