近日，天津大学熊德意教授团队发布了大语言模型对齐技术的综述论文（下文简称为对齐综述），全文共 76 页，覆盖 300 余篇参考文献，从 AI 对齐的角度对大语言模型对齐的相关技术进行了全面概述。为提供一个大语言模型对齐的宏观视角，对齐综述介绍了 AI 对齐的起源和相关概念，从 AI 对齐的视角，将目前可用于大语言模型的对齐相关的技术方法和提案分为外部对齐、内部对齐、可解释性三大类。并且讨论了当前大语言模型对齐方法的脆弱性，以及对齐评估的方法和基准，展望了大语言模型对齐技术未来的研究方向。
机器之心报道 机器之心编辑部 在最新的增强语言模型综述里，LeCun 阐述了什么？ ChatGPT、GPT-4 的火爆，让大型语言模型迎来了迄今为止的高光时刻。但下一步又该往何处去？ Yann LeCun 最近参与的一项研究指出，增强语言模型或许是个极具潜力的方向。 这是一篇综述文章，本文将简单介绍该论文的主要内容。 研究背景 大型语言模型极大地推动了自然语言处理的进步，相关技术造就了几个拥有数百万用户的产品，包括编码助手 Copilot，谷歌搜索引擎以及最近大火的 ChatGPT。将记忆与组合性功能相
AI 科技评论按：这篇文章来自苹果机器学习日记（Apple Machine Learning Journal）。与其他科技巨头人工智能实验室博客的论文解读、技术成果分享不同，苹果的机器学习日记虽然也是介绍他们对机器学习相关技术的心得体会，但侧重点在于技术产品的实现过程、技术资源用户体验之间的取舍，更像是「产品经理的 AI app 研发日记」。过往内容可以参见 如何设计能在Apple Watch上实时运行的中文手写识别系统，苹果揭秘「Hey Siri」的开发细节，为了让iPhone实时运行人脸检测算法，苹果原来做了这么多努力。
关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。
研究者们发现通过扩大预训练语言模型的参数量和数据量，大语言模型（Large Language Model）能够在效果显著提升的同时，展示出许多小模型不具备的特殊能力（如上下文学习能力、逐步推理能力等）。最近，作为代表性的大语言模型应用ChatGPT展现出了超强的人机对话能力和任务求解能力，对于整个AI研究社区带来了重大影响。01
Github: https://github.com/CHIANGEL/Awesome-LLM-for-RecSys
作为计算机视觉（CV）研究中长期存在的挑战，视觉识别（如图像分类、目标检测和语义分割）是自动驾驶、遥感等众多计算机视觉应用的基石。深度学习的出现使得视觉识别取得了巨大成功。然而，现有的视觉识别研究大多依赖于昂贵的标注数据进行深度神经网络训练，并且通常需要为每个任务训练一个独立的网络，这导致了耗时费力的识别模式。
2022 年 11 月，ChatGPT 的问世展示了大语言模型的强大潜能，并迅速引起了广泛关注。ChatGPT 能够有效理解用户需求，并根据上下文提供恰当的回答。它不仅可以进行日常对话，还能够完成复杂任务，如撰写文章、回答问题等。令人惊讶的是，所有这些任务都由一个模型完成。在许多任务上，ChatGPT 的性能甚至超过了针对单一任务进行训练的有监督算法。这对于人工智能领域具有重大意义，并对自然语言处理研究产生了深远影响。
选自Communications of the ACM 作者：李航 机器之心编译 本文描述了语言模型的发展历史，指出未来可能的发展方向。 近年来，自然语言处理 (NLP) 领域发生了革命性的变化。由于预训练语言模型的开发和应用，NLP 在许多应用领域取得了显著的成就。预训练语言模型有两个主要优点。一、它们可以显著提高许多自然语言处理任务的准确性。例如，可以利用 BERT 模型来实现比人类更高的语言理解性能。我们还可以利用 GPT-3 模型生成类似人类写的文章。预训练语言模型的第二个优点是它们是通用的语言处理
【摘要】自然语言处理(NLP)近年来发生了革命性的变化，特别预训练语言模型的开发和使用，在许多应用方面都取得了显著的成绩。预训练语言模型有两个主要优点：一个是可以显著提高许多 NLP 任务的准确性。例如，可以利用 BERT 模型来获得比人类更高的语言理解能力，可以利用 GPT-3模型来生成类似于人类文字的生成文本。第二个优点是通用的语言处理工具。如果在传统的自然语言处理中进行基于机器学习的任务，需要标记大量的数据来训练模型。相比之下，目前只需要标记少量数据就可以对预先训练好的语言模型进行微调即可。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！
为公司或产品运行一个大型语言模型有许多好处，但最根本的是能提供针对实际情景的即时数据。
人工智能语言模型是一种利用机器学习算法来处理自然语言的技术，它能够自动完成翻译、文本生成、问题回答等任务，成为当今人工智能领域的重要研究方向之一。本文将介绍人工智能语言模型的历史，从最早的统计语言模型到当前最新的自监督学习模型。
近期，Uber AI 研究院的一篇论文《Plug and Play Language Models: A Simple Approach To Controlled Text Generation》（https://arxiv.org/abs/1912.02164）中介绍了一种简单、高效的精细控制方法，可以轻松地让大规模语言模型生成指定的主题、风格的文本，而且还有很广泛的适用性。Uber AI 的研究人员们把它比喻为「让小老鼠控制一只猛犸象」。AI 科技评论把论文的解读博客编译如下。
2018 年，OpenAI 发布了首个大语言模型——GPT，这标志着大语言模型革命的开始。这场革命在 2022 年 11 月迎来了一个重要的时刻——OpenAI 发布了备受瞩目的ChatGPT。在接下来的不到一年的时间里，大语言模型的生态系统迅速壮大并蓬勃发展。
由于可以做一些没训练过的事情，大型语言模型似乎具有某种魔力，也因此成为了媒体和研究员炒作和关注的焦点。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者 | 李航 编译 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 从俄国数学家 Andrey Markov （安德烈·马尔可夫）提出著名的「马尔科夫链」以来，语言建模的研究已经有了 100 多年的历史。近年来，自然语言处理（NLP）发生了革命性的变化。2001年，Yoshua Bengio 用神经网络进行参数化的神经语言模型，开启了语言建模的新时代。其后，预训练语言模型如 BERT 和 GPT 的出现再次将 NLP 提高到一个新的水平。 最近，字节跳动 AI Lab 的总监李
作者 | 李航 编译 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 从俄国数学家 Andrey Markov （安德烈·马尔可夫）提出著名的「马尔科夫链」以来，语言建模的研究已经有了 100 多年的历史。近年来，自然语言处理（NLP）发生了革命性的变化。2001年，Yoshua Bengio 用神经网络进行参数化的神经语言模型，开启了语言建模的新时代。其后，预训练语言模型如 BERT 和 GPT 的出现再次将 NLP 提高到一个新的水平。 最近，字节跳动 AI Lab 的总监李航博士在《ACM通讯》（The Commu
各位Java开发者们，欢迎来到万猫学社！在这里，我将和大家分享ChatGPT提示词工程的系列文章，希望能够和大家一起学习和探讨提示词的最佳实践。
现在大语言模型大热，一会儿语言模型一会儿自然语言处理的一下容易搞不清楚，这里的“语言”又和语言学有什么关系，这篇就来捋一捋。
今天给大家介绍3篇EMNLP 2022中语言模型训练方法优化的工作，这3篇工作分别是：
目前两种最重要的预训练语言模型，一种是前面介绍过的BERT，另外一种就是GPT。
01 — 回顾 昨天说到自然语言处理中如何将词语转化为词向量，主要用 Distributed Representation 思想，比如谷歌的word2vec就是其中思想下的实现方法之一，关于这篇总结，请参考： 深度学习|自然语言处理之词To词向量 下面，总结自然语言处理中的语言模型，那么何为语言模型？语言模型是用来判断某句话是不是按照某种语言的习惯正确表达出来的，比如，我已经吃过饭，是一句符合汉语习惯的话，那么，吃过饭我已经，就不是一句符合习惯的表达，那么如何让机器判断出， 我已经吃过饭， 吃过饭我已经，
研究人员发现，随着语言模型参数量的不断增加，模型完成各个任务的效果也得到不同程度的提升。
什么是语言模型？通俗的来讲是判断一句话是否符合人说话的模型，如可以说”猫有四条腿“，却不能说”四条腿有猫“。因为”四条腿有猫“这样的表述不符合人们的正常语言规范。在语言模型的发展过程中，分别出现了专家语法规则模型，统计语言模型，神经网络语言模型三个阶段。其中，专家语法规则模型出现在语言模型的初始阶段，我们知道，每一种语言都有其特定的语法规则，因此在早期，人们设法通过归纳出的语法规则来对语言建模；统计语言模型则是对句子的概率分布建模，通过对大量语料的统计发现，符合人们正常语言规范的句子出现的概率要大于不符合语言规范的句子，如上述的“猫有四条腿”出现的概率要大于“四条腿有猫”的概率；神经网络语言模型是在统计语言模型的基础上，通过神经网络模型对句子的概率分布建模的方法。下面将从统计语言模型开始讲起。
TLDR: 本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索，发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的，不会带来任何额外的推理成本。
2023年5月的一天，美国的一个女士Sharon Maxwell在听说国家饮食失调协会要关闭他们的全国求助热线，然后推出了一个叫做Tessa的聊天机器人时，决定自己试一试这个新东西。
日前，在第二届北京智源大会语音与自然语言处理专题论坛上，国际自然语言处理著名学者、斯坦福人工智能实验室负责人Christopher Manning做了名为《Linguistic structure discovery with deep contextual word representations》的主题演讲。
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解、解释、处理人类语言。在NLP中，语言模型是一个关键概念，它是对语言数据的统计学建模，用于预测给定上下文中的下一个单词或字符。随着技术的不断进步，语言模型的发展与应用变得日益广泛，为我们提供了许多强大的工具和应用场景。
哈工大&讯飞提出了一种新的预训练语言模型LERT，该模型结合了三种语言特征，与掩模语言模型一起进行多任务预训练。实验结果显示，LERT算法能够显著提高各种预训练语言模型的性能。
仅基于解码器的 Transformer 的大语言模型（LLMs）与 CLIP 和 T5 系列模型相比，已经展示出卓越的文本理解能力。然而，在文本到图像扩散模型中利用当前先进的大语言模型的范例仍有待探索。本文观察到一个不寻常的现象：直接使用大语言模型作为提示编码器会显著降低图像生成中遵循提示的能力。本文发现了这个问题背后的两个主要障碍：一个是大语言模型中下一token预测训练与扩散模型中对有区别性的提示特征的要求之间的不一致；另一个是仅解码器架构引入的内在位置偏差。为了解决这个问题，本文提出了一个新颖的框架来充分利用大语言模型的能力。通过精心设计的使用指南，有效地增强了用于提示编码的文本表示能力，并消除了其内在的位置偏差。这使得能够灵活地将最先进的大语言模型集成到文本到图像生成模型中。
Bert、GPT-2在怀里都还没捂热乎，XLNet又出来了，最近NLP界真的是风（gen）生（bu）水（shang）起（le），在看过各牛人（ @张俊林@Towser）对XLNet的解读之后，小菜鸟也想说说自己的理解（毕竟讲出来比留在脑子里印象深刻）。
机器之心专栏 作者：唐瑞祥（莱斯大学） 大型语言模型（LLM）的出现导致其生成的文本非常复杂，几乎与人类编写的文本难以区分。本文旨在提供现有大型语言模型生成文本检测技术的概述，并加强对语言生成模型的控制和管理。 自然语言生成 (NLG) 技术的最新进展显着提高了大型语言模型生成文本的多样性、控制力和质量。一个值得注意的例子是 OpenAI 的 ChatGPT，它在回答问题、撰写电子邮件、论文和代码等任务中展示了卓越的性能。然而，这种新发现的高效生成文本的能力也引起了人们对检测和防止大型语言模型在网络钓鱼、虚
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】为了科学界的未来，加入开源LLM阵营吧！ 免费的ChatGPT用的是很爽，但这种闭源的语言模型最大的缺点就是不开源，外界根本无法了解背后的训练数据以及是否会泄露用户隐私等问题，也引发了后续工业界、学术界联合开源了LLaMA等一系列羊驼模型。 最近Nature世界观栏目刊登了一篇文章，纽约大学政治与数据科学教授Arthur Spirling呼吁大家更多地使用开源模型，实验结果可复现，也符合学术伦理。 重点是，万一哪天OpenAI不爽了，关闭了语言模型
其实，本文到这里，"核心内容"就已经讲完啦...当然如果你还不困的话，可以继续往下看，应该会有助于睡眠的
人工智能代理是一种自主软件实体，通常用于增强大型语言模型。以下是开发人员需要了解的内容。
在现代自然语言处理（NLP）领域，语言模型和变换器模型占据了重要位置。这些模型使得计算机能够理解和生成人类语言。我们将探讨它们的工作原理、应用场景以及主要区别。
无论是n-gram语言模型（unigram, bigram, tirgram）还是理论上可以记忆无限个单词（无穷元语法, ∞-gram）递归神经网络语言模型（RNN Language Model），都会涉及到一个最关键的问题：如何来评价这些语言模型的好坏？
在这个信息爆炸的时代，你是否曾幻想过与机器流畅交谈，或是让AI助你笔下生花，创作出惊艳的文章？这一切，都离不开大语言模型的神奇魔力。今天，让我们一起揭开这层神秘的面纱，走进大语言模型的科普奇幻之旅！
🍹大语言模型 (Large Language Model) 是一种人工智能模型, 它们通常包含数千亿甚至更多的参数，并在大规模数据集上进行训练。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、翻译、对话等等。
TLDR: 集成协同信息在大语言推荐系统模型中至关重要。现有方法或从大语言模型的潜在空间中学习或直接通过映射以得到嵌入。然而，其不能以类似文本的格式来表示信息，难以与大语言模型最佳地对齐。为此，本文引入了BinLLM方法，以通过类似文本编码的形式无缝地集成协同信息。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近年来，在深度学习和大数据的支撑下，自然语言处理技术迅猛发展。 而预训练语言模型把自然语言处理带入了一个新的阶段，也得到了工业界的广泛关注。 通过大数据预训练加小数据微调，自然语言处理任务的解决，无须再依赖大量的人工调参。 借助预训练语言模型，自然语言处理模型进入了可以大规模复制的工业化时代。 那到底什么是预训练？为什么需要预训练呢？ 以下内容节选自《预训练语言模型》一书！ ---- --正文-- 01 预训练 预训练属于迁移学习的范畴。 现有的
大家或多或少都听过 ChatGPT 是一个 LLMs，那 LLMs 是什么？LLMs 全称是 Large Language Models，中文是大语言模型。那么什么是语言模型？
本文约1200字，建议阅读5分钟本文提出了基于排序的人类偏好对齐方法。 OpenAI 的 ChatGPT 理解多种多样的的人类指令，并且可以很好的应对不同的语言任务需求。自发布以来就掀起了对于通用人工智能的讨论。ChatGPT 令人惊叹的能力来源于一种新颖的大规模语言模型微调方法：RLHF（通过强化学习对齐人类反馈）。 RLHF 方法不同于以往传统的监督学习的微调方式，该方法首先让模型根据指令提示生成不同的回复，之后通过人工的评价反馈，使用强化学习的方式对 LLM 进行微调。RLHF 解锁了语言模型跟从人
ChatGPT 所取得的巨大成功，使得越来越多的开发者希望利用 OpenAI 提供的 API 或私有化模型开发基于大语言模型的应用程序。然而，即使大语言模型的调用相对简单，仍需要完成大量的定制开发工作，包括 API 集成、交互逻辑、数据存储等。
假设一门语言中所有可能的句子服从某一个概率分布，每个句子出现的概率加起来为1，那么“语言模型”的任务就是预测每个句子在语言中出现的概率。对于语言中常见的句子，一个好的语言模型应得出相对较高的概率；而对于不合语法的句子，计算出的概率则应接近于零。把句子看成单词的序列，语言模型可以表示为一个计算p(w1,w2,w3,…,wm)的模型。语言模型仅仅对句子出现的概率进行建模，并不尝试去“理解”句子的内容含义。比如说，语言模型能告诉我们什么样的句子是常用句子，但无法告诉我们两句话的意思是否相似或者相反。
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识:
本文基于谷歌云的官方视频：《Introduction to Large Language Models》 ，使用 ChatGPT4 整理而成，希望对大家入门大语言模型有帮助。
今年3月末，我们在arXiv网站发布了大语言模型综述文章《A Survey of Large Language Models》的第一个版本V1，该综述文章系统性地梳理了大语言模型的研究进展与核心技术，讨论了大量的相关工作。自大语言模型综述的预印本上线以来，受到了广泛关注，收到了不少读者的宝贵意见。
LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。
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