大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。
2022年底，OpenAI 推出的基于 GPT-3.5 的大型语言模型 ChatGPT，由于其优秀的表现，ChatGPT 及其背后的大型语言模型迅速成为人工智能领域的热门话题，吸引了广大科研人员和开发者的关注和参与。
本周精选了10篇LLM领域的优秀论文，来自清华大学、MetaAI、Nous Research等机构。
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1. GPT Can Solve Mathematical Problems Without a Calculator
这篇论文的摘要表明，GPT 可以在没有计算器的情况下解决数学问题。以前的研究通常认为大型语言模型无法在没有使用计算器工具的情况下准确执行多位数乘法运算，特别是乘法 8 位以上的数字，以及涉及小数和分数的运算。然而，本文旨在挑战这一误解。在充足的训练数据下，一个 200 亿参数的语言模型可以准确地执行多位数算术运算，准确率接近 100%，而没有数据泄露，明显超过了 GPT-4（其多位数乘法准确率仅为 4.3%）。此外，文章还展示了他们的 MathGLM（从 GLM-10B 在包含额外多步算术运算和文本描述的数学问题的数据集上进行微调）在 5000 个样品的中文数学问题测试集上取得了与 GPT-4 相似的性能。
链接：https://www.aminer.cn/pub/64fa84403fda6d7f06700708
2. Large Language Models as Optimizers
这篇论文的摘要表明，GPT 可以在没有计算器的情况下解决数学问题。以前的研究通常认为大型语言模型无法在没有使用计算器工具的情况下准确执行多位数乘法运算，特别是乘法 8 位以上的数字，以及涉及小数和分数的运算。然而，本文旨在挑战这一误解。在充足的训练数据下，一个 200 亿参数的语言模型可以准确地执行多位数算术运算，准确率接近 100%，而没有数据泄露，明显超过了 GPT-4（其多位数乘法准确率仅为 4.3%）。此外，文章还展示了他们的 MathGLM（从 GLM-10B 在包含额外多步算术运算和文本描述的数学问题的数据集上进行微调）在 5000 个样品的中文数学问题测试集上取得了与 GPT-4 相似的性能。
链接：https://www.aminer.cn/pub/64fa84403fda6d7f067007b3
3. Relay Diffusion: Unifying diffusion process across resolutions for image synthesis
这篇论文探讨了一种利用大型语言模型（LLM）作为优化器的方法，称为优化器通过提示（OPRO）。在各种应用中，导数为基础的算法是强大的工具，但其缺乏梯度在许多实际应用中带来了挑战。在本文中，作者提出了一种简单而有效的方法，利用自然语言描述优化任务的提示，将大型语言模型（LLM）作为优化器。在每次优化步骤中，LLM 会根据包含先前生成解决方案及其值的提示生成新解决方案，然后对新解决方案进行评估，并将其添加到下一次优化步骤的提示中。作者首先在线性回归和旅行商问题（TSP）上展示了 OPRO，然后转向提示优化，目标是找到最大化任务准确性的指令。通过使用各种 LLM，作者证明了通过 OPRO 优化最佳提示在 GSM8K 上比人类设计的提示提高了最多 8％，在 Big-Bench Hard 任务上提高了最多 50％。
链接：https://www.aminer.cn/pub/64fa84403fda6d7f06700777
4. Physically Grounded Vision-Language Models for Robotic Manipulation
这篇论文研究了物理基础的视觉语言模型（VLM）在机器人操作任务中的应用。尽管最近的视觉语言模型在视觉问答和图片描述等任务上取得了显著进步，但它们在理解物理概念（如物体材质、易碎性等）方面存在局限性，这限制了它们在涉及物体交互和物理推理的机器人操作任务中的实用性。为解决这一问题，作者提出了 PhysObjects 数据集，包含 36,900 个众包和 417,000 个自动生成的常见家庭物体物理概念注释。作者通过捕捉物体视觉外观中的人类先验知识，展示了在 PhysObjects 上对 VLM 进行微调可以提高其对物理对象概念的理解。他们将这种基于物理基础的 VLM 融入了一个与大型语言模型相结合的交互式框架，并在需要推理物理对象概念的任务中，与不利用基于物理基础的 VLM 的基线相比，展示了规划性能的提高。此外，他们还在真实的机器人上展示了这种基于物理基础的 VLM 的优势，显著提高了任务成功率。作者在
https://iliad.stanford.edu/pg-vlm/上发布了他们的数据集，并提供了有关结果的更多详细信息和可视化。
链接：https://www.aminer.cn/pub/64f933e53fda6d7f067a11b7
5. SLiMe: Segment Like Me
这篇论文介绍了一种名为 SLiMe（Segment Like Me）的新方法，用于在图像分割任务中使用大型视觉语言模型（如 Stable Diffusion）。SLiMe 通过将问题转化为优化任务来实现在任意所需粒度上分割图像，仅使用一个标注样本。具体而言，给定一个训练图像及其分割掩码，SLiMe 首先提取注意力图，包括我们新颖的“加权累积自注意力图”来自 SD 先验。然后，利用提取到的注意力图，优化 Stable Diffusion 的文本嵌入，使每个嵌入学习训练图像中的单个分割区域。这些学到的嵌入随后在注意力图中突出显示分割区域，进而可以用来提取分割图。这使得 SLiMe 在推理过程中能够使用训练图像中分割区域的粒度，仅用一个示例对任何实际图像进行分割。此外，当有额外的训练数据可用时（例如，少量样本），可以提高 SLiMe 的性能。通过进行一系列丰富的实验来研究各种设计因素，作者展示了 SLiMe 优于其他现有的单样本和少量样本分割方法。
链接：https://www.aminer.cn/pub/64f933e53fda6d7f067a142a
6. RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback
这篇论文介绍了一种名为 SLiMe（Segment Like Me）的新方法，用于在图像分割任务中使用大型视觉语言模型（如 Stable Diffusion）。SLiMe 通过将问题转化为优化任务来实现在任意所需粒度上分割图像，仅使用一个标注样本。具体而言，给定一个训练图像及其分割掩码，SLiMe 首先提取注意力图，包括我们新颖的“加权累积自注意力图”来自 SD 先验。然后，利用提取到的注意力图，优化 Stable Diffusion 的文本嵌入，使每个嵌入学习训练图像中的单个分割区域。这些学到的嵌入随后在注意力图中突出显示分割区域，进而可以用来提取分割图。这使得 SLiMe 在推理过程中能够使用训练图像中分割区域的粒度，仅用一个示例对任何实际图像进行分割。此外，当有额外的训练数据可用时（例如，少量样本），可以提高 SLiMe 的性能。通过进行一系列丰富的实验来研究各种设计因素，作者展示了 SLiMe 优于其他现有的单样本和少量样本分割方法。
链接：https://www.aminer.cn/pub/64f59fc23fda6d7f0648f1fb
7. FLM-101B: An Open LLM and How to Train It with $100K Budget
这篇论文介绍了 FLM-101B 的开放性大型语言模型 (LLM) 及其如何使用 10 万美元的预算进行训练。尽管大型语言模型 (LLM) 在 NLP 和多模态任务中取得了显著的成功，但它们的开发面临着两个主要挑战：高昂的计算成本和难以进行公平客观的评估。LLM 的开发成本过高，使得只有少数大玩家才能承担其训练，从而限制了研究和应用机会。因此，低成本的 LLM 训练非常重要。在本文中，作者利用生长策略显著降低了 LLM 训练成本，并证明了一个具有 101B 参数和 0.31TB 标记符的 LLM 可以在 10 万美元的预算下进行训练。此外，作者还采用了一种系统的评估范式来评估 LLM 的 IQ，以补充现有评估更多地关注知识导向的能力。作者引入了包括符号映射、IT 规则理解、模式挖掘和抗干扰在内的智力的关键方面评估，以最小化记忆的影响。实验结果表明，作者的模型 FLM-101B（使用 10 万美元的预算进行训练）在 IQ 基准评估方面，尤其是在训练数据中未见过的上下文中，与强大且著名的模型（例如 GPT-3 和 GLM-130B）表现相当。FLM-101B 的检查点将在
https://huggingface.co/CofeAI/FLM-101B 上开源。
链接：https://www.aminer.cn/pub/64fa84403fda6d7f06700975
8. YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models
这篇论文介绍了 FLM-101B 的开放性大型语言模型 (LLM) 及其如何使用 10 万美元的预算进行训练。尽管大型语言模型 (LLM) 在 NLP 和多模态任务中取得了显著的成功，但它们的开发面临着两个主要挑战：高昂的计算成本和难以进行公平客观的评估。LLM 的开发成本过高，使得只有少数大玩家才能承担其训练，从而限制了研究和应用机会。因此，低成本的 LLM 训练非常重要。在本文中，作者利用生长策略显著降低了 LLM 训练成本，并证明了一个具有 101B 参数和 0.31TB 标记符的 LLM 可以在 10 万美元的预算下进行训练。此外，作者还采用了一种系统的评估范式来评估 LLM 的 IQ，以补充现有评估更多地关注知识导向的能力。作者引入了包括符号映射、IT 规则理解、模式挖掘和抗干扰在内的智力的关键方面评估，以最小化记忆的影响。实验结果表明，作者的模型 FLM-101B（使用 10 万美元的预算进行训练）在 IQ 基准评估方面，尤其是在训练数据中未见过的上下文中，与强大且著名的模型（例如 GPT-3 和 GLM-130B）表现相当。FLM-101B 的检查点将在
https://huggingface.co/CofeAI/FLM-101B 上开源。
链接：https://www.aminer.cn/pub/64f59fc23fda6d7f0648f11d
9. Scaling Autoregressive Multi-Modal Models: Pretraining and Instruction Tuning
这篇论文介绍了一种名为 CM3Leon 的多模态语言模型，具有生成和填充文本和图像的能力。CM3Leon 使用了 CM3 多模态架构，但进一步显示了在更多样化的指令式数据上进行扩展和调整的极端好处。这是第一个使用从纯文本语言模型改编的食谱进行训练的多模态模型，包括大规模检索增强预训练阶段和第二个多任务监督微调 (SFT) 阶段。它还是一个通用的模型，可以同时进行文本到图像和图像到文本的生成，让我们可以引入自包含的对比解码方法，产生高质量的输出。大量实验证明，这种食谱对于多模态模型非常有效。CM3Leon 在文本到图像生成方面实现了最先进的性能，训练计算量只有可比方法的 1/5(零射线 MS-COCO FID 为 4.88)。在 SFT 后，CM3Leon 也可以在各种任务中表现出前所未有的可控性，从语言指导图像编辑到图像控制的生成和分割。
链接：https://www.aminer.cn/pub/64f933e53fda6d7f067a11d5
10. XGen-7B Technical Report
这篇论文介绍了 XGen-7B 模型，它是一系列具有 70 亿参数的模型，能够处理长达 8K 的序列长度，并在多达 1.5 万亿个标记的数据上进行训练。为了更好地支持长序列长度，作者还将模型在公共领域的教学数据上进行了微调，生成了指令调整后的 XGen-Inst 模型。这些模型既可以用于研究进展，也可以用于商业应用。作者在标准基准测试上的评估结果显示，XGen 模型在与最先进的开源 LLM 进行比较时，取得了可比较或更好的结果。作者还针对长序列建模任务进行了针对性评估，表明其 8K 序列模型优于开源的 2K 序列 LLM。
链接：https://www.aminer.cn/pub/64fa84403fda6d7f067007dd
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