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abstract 大規模言語モデル(LLM)は最近、自然言語処理タスクにおいて顕著な能力を示し、Apr を超える。この LLM の成功により、 この方向への研究貢献が大きく広がっている。これらの作品は、アーキテクチャの革新、より良い学習戦略、コンテキスト 長の改善、微調整、マルチモーダルLLM、ロボティクス

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てっちゃん(Ted | Yasuhiro Kawamura)@tedyasu77

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、データセット、ベンチマーク、効率など、多様なトピックを包含 している。LLM研究の技術の急速な発展と定期的なブレークスルーにより、この方向への進歩の全体像を認識することは、 かなり困難になってきています。LLM に関する文献が急速に増えていることを考えると、研究コミュニティは、この分野

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