Exploring Advanced Large Language Models with LLMsuite

本教程探讨了大型语言模型（LLMs）的发展和挑战，例如ChatGPT和Gemini。它解决了固有的限制，如时间知识截止、数学不准确和生成错误信息，并提出了解决方案，例如检索增强生成（RAG）、程序辅助语言模型（PAL）和框架，如ReAct和LangChain。这些技术的整合提高了LLM的性能和可靠性，特别是在多步推理和复杂任务执行方面。本文还涵盖了微调策略，包括指令微调、参数高效方法（如LoRA）和来自人类反馈的强化学习（RLHF）以及强化自训练（ReST）。此外，它还提供了对LLMs的转换器架构和训练技术的全面调查。实施这些技术的工具箱可在https://github.com/giorgioroffo/large_language_models_open_suite上公开获取。

本论文旨在探讨大型语言模型（LLM）的发展和挑战，包括时间知识截断、数学不准确和生成不正确信息等固有限制，并提出了解决方案，如检索增强生成（RAG）、程序辅助语言模型（PAL）以及框架，如ReAct和LangChain。同时，本论文还涵盖了微调策略，包括指令微调、参数高效方法（如LoRA）以及来自人类反馈的强化学习（RLHF）和强化自我训练（ReST）。此外，本论文还提供了对LLM的转换器架构和训练技术的全面调查。

本论文提出了一些解决LLM固有限制的新方案，如RAG和PAL，并提出了一些微调策略，如指令微调、LoRA、RLHF和ReST，以提高LLM的性能和可靠性。

本论文提供了一个公共工具箱，用于实现这些技术。此外，该论文涵盖了转换器架构和训练技术的全面调查，并介绍了实验设计和使用的数据集。值得进一步研究的工作包括RAG、PAL和RLHF等方案的进一步优化。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如《GPT-3：语言模型的新里程碑》、《使用深度学习进行自然语言生成：现状和未来》和《BERT：双向编码器表示来自Transformer的语言预训练》。