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个人认为本篇的精髓所在，能够引用5k+的原因之一

感想

论文方法不难，不涉及复杂的数学原理和玄学的模型架构，但是可以对后面的PEFT领域起到很关键的作用，也可以算是里程碑式的作品了；个人认为是其巧妙的idea和论文中完备的实验。

标签：Language,Models,discusion,论文,Rank,Low,https,LoRA
From： https://www.cnblogs.com/marti88414/p/18314345

论文阅读：DQ-LoRe：Dual Queries with Low Rank Approximation Re-ranking for In-Contex
大型语言模型（LLMs）展示了其基于上下文学习的卓越能力，在错综复杂的推理任务中，利用思维链（CoT）范式中的中间推理步骤来引导大型语言模型的一个很有前景的途径。然而，核心挑战在于如何有效选择范例来促进上下文学习。先前的很多工作都是围绕添加思维链，例如一致性CoT、思维树以及......
ChatRule: Mining Logical Rules with Large Language Models for Knowledge Graph Re
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Evaluating the Factuality of Large Language Models using Large-Scale Knowledge G
本文是LLM系列文章，针对《EvaluatingtheFactualityofLargeLanguageModelsusingLarge-ScaleKnowledgeGraphs》的翻译。使用大规模知识图谱评估大型语言模型的真实性摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论摘要大型语言模型（LLMs）的出现极大地改变了人......
SELF-DEMOS: Eliciting Out-of-Demonstration Generalizability in Large Language Mo
本文是LLM系列文章，针对《SELF-DEMOS:ElicitingOut-of-DemonstrationGeneralizabilityinLargeLanguageModels》的翻译。SELF-DEMOS：在大型语言模型中引入非演示泛化能力摘要1引言2相关工作3方法4实验5讨论6结论局限性摘要大型语言模型（LLM）已经显......
易优CMS模板标签modelsartlist频道循环输出顶级栏目列表
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大语言模型（Large Language Models, LLMs）是否需要进行数据校正
大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs），如GPT-3，并不总是免于数据校正的过程。实际上，即使是这些大语言模型，在数据预处理中也会涉及到一定的处理和调整。以下是为什么大语言模型在某些情况下不需要明显的批效应校正，同时在某些情况下仍然需要数据校正的原因：为什么大语言模型不需要显......
大语言模型无法理解链表 Large Language Models Fails to Understand Chained Table[u
大模型可以翻转链表，但是只能翻转单个元素链表。一但牵扯到分组操作，就不会了。Case:以K个元素为一组位翻转链表，每一组内部元素顺序不变。ReversethechainedtableingroupofKelements,don'tchangetheorderineachgroup. Handwritten: 1classNode():2......
Franka - Robot - Ros - Customization(定制)
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题意：为什么我无法通过API访问GPT-4模型，尽管GPT-3.5模型可以工作？问题背景：I'mabletousethegpt-3.5-turbo-0301modeltoaccesstheChatGPTAPI,butnotanyofthegpt-4models.HereisthecodeIamusingtotestthis(itexcludesmyopenaiAPIkey).Theco......

【论文阅读笔记】大模型微调——《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》

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