ChatGPT Alternative Solutions: Large Language Models Survey

近年来，大型语言模型（LLMs）的壮丽已经不仅在自然语言处理领域中展现出来，而且也在广泛的应用中发挥着光辉。这种非凡的LLM能力展示引发了该领域内研究贡献的激增，涵盖了各种主题，包括神经网络架构的进步、上下文长度的增强、模型对齐、训练数据集、基准测试、效率提高等。近年来，学术界和工业界之间的动态协同推动了LLM研究领域的新高度。这一旅程中的一个显著里程碑是ChatGPT的引入，这是一个基于LLMs的强大AI聊天机器人，引起了广泛的社会关注。LLMs这一不断发展的技术已经开始重塑整个AI社区的格局，承诺在我们创建和使用AI算法的方式上进行革命性转变。鉴于这种快速的技术进化，我们的调查开始了一段旅程，以概括LLMs领域中最近的进展。通过探索背景、关键发现和主要方法，我们提供了一篇最新的文献综述。通过检查多个LLM模型，我们的论文不仅提供了全面的概述，还确定了现有挑战并指向了潜在的未来研究方向。这项调查提供了一个全面的生成式AI的视角，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

论文旨在回顾最近大型语言模型（LLMs）的进展和挑战，探索LLMs在自然语言处理和其他应用领域的应用和潜力。

论文提供了对多种LLM模型的全面综述，包括神经网络架构、上下文长度增强、模型对齐、训练数据集、基准测试、效率改进等方面的进展，同时指出了现有挑战和未来研究方向。

论文介绍了LLMs在自然语言处理和其他领域的广泛应用，包括ChatGPT等AI聊天机器人的出现，探索了LLMs在不同任务上的表现，如文本生成、问答系统、机器翻译等，同时提出了LLMs的一些局限性和挑战，如数据偏差、计算资源需求等。

近期的相关研究包括《GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners》、《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》、《BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension》等。