本文是LLM系列文章，针对《Navigating the Landscape of Large Language Models: A Comprehensive Review and Analysis of Paradigms and Fine-Tuning Strategies》的翻译。
驾驭大型语言模型：对范式和微调策略的全面回顾和分析
- 摘要
- 1 引言
- 2 相关工作
- 3 Transformer架构
- 4 LLMs范式
- 5 任务特定的适应微调
- 6 小样本学习和元学习
- 7 知识蒸馏和迁移学习
- 8 多任务学习
- 9 参数高效微调
- 10 指令调整
- 11 对齐调整
- 12 代理调整
- 13 RAG记忆微调
- 14 实验
- 15 挑战和未来方向
- 16 结论
摘要
随着ChatGPT的激增，大型模型的使用显著增加，在整个行业迅速崛起，并席卷互联网。本文对大型模型的微调方法进行了全面的综述。本文研究了任务自适应微调、领域自适应微调、小样本学习、知识蒸馏、多任务学习、参数高效微调和动态微调等方面的最新技术进步和先进方法的应用。
1 引言
2 相关工作
3 Transformer架构
4 LLMs范式
5 任务特定的适应微调
6 小样本学习和元学习
7 知识蒸馏和迁移学习
8 多任务学习
9 参数高效微调
10 指令调整
11 对齐调整
12 代理调整
13 RAG记忆微调
14 实验
15 挑战和未来方向
16 结论
本文概括了微调LLM的进展，强调了不同的方法，如任务特定的适应、小样本学习和LoRA等创新技术。它强调了这些模型在增强不同领域的语言理解和生成方面的作用。本文最后指出了未来研究的有前景的方向，特别是在改进微调技术以提高处理复杂NLP任务的效率和有效性方面。