Exploring Advanced Large Language Models with LLMsuite

要約

このチュートリアルでは、ChatGPT や Gemini などの大規模言語モデル (LLM) の開発における進歩と課題について説明します。
一時的な知識の遮断、数学的不正確さ、不正確な情報の生成などの固有の制限に対処し、検索拡張生成 (RAG)、プログラム支援言語モデル (PAL)、ReAct や LangChain などのフレームワークなどのソリューションを提案します。
これらの技術を統合すると、特に複数ステップの推論や複雑なタスクの実行において、LLM のパフォーマンスと信頼性が向上します。
この論文では、命令の微調整、LoRA などのパラメーター効率の高い手法、ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF)、強化自己トレーニング (ReST) などの微調整戦略についても取り上げています。
さらに、変圧器のアーキテクチャと LLM のトレーニング手法に関する包括的な調査も提供します。
ソース コードには、電子メールで作成者に連絡してリクエストを送信することでアクセスできます。

要約(オリジナル)

This tutorial explores the advancements and challenges in the development of Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT and Gemini. It addresses inherent limitations like temporal knowledge cutoffs, mathematical inaccuracies, and the generation of incorrect information, proposing solutions like Retrieval Augmented Generation (RAG), Program-Aided Language Models (PAL), and frameworks such as ReAct and LangChain. The integration of these techniques enhances LLM performance and reliability, especially in multi-step reasoning and complex task execution. The paper also covers fine-tuning strategies, including instruction fine-tuning, parameter-efficient methods like LoRA, and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) as well as Reinforced Self-Training (ReST). Additionally, it provides a comprehensive survey of transformer architectures and training techniques for LLMs. The source code can be accessed by contacting the author via email for a request.

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