論文の概要: Exploring Advanced Large Language Models with LLMsuite

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12036v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 10:12:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:18:47.802379
• Title: Exploring Advanced Large Language Models with LLMsuite
• Title（参考訳）: LLMsuiteによる高度な大規模言語モデルの探索
• Authors: Giorgio Roffo,
• Abstract要約: このチュートリアルでは、大規模言語モデルの開発における進歩と課題について説明する。 Retrieval Augmented Generation (RAG)、Program-Aided Language Models (PAL)、ReActやLangChainといったフレームワークなどのソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2058143465239939
• License:
• Abstract: This tutorial explores the advancements and challenges in the development of Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT and Gemini. It addresses inherent limitations like temporal knowledge cutoffs, mathematical inaccuracies, and the generation of incorrect information, proposing solutions like Retrieval Augmented Generation (RAG), Program-Aided Language Models (PAL), and frameworks such as ReAct and LangChain. The integration of these techniques enhances LLM performance and reliability, especially in multi-step reasoning and complex task execution. The paper also covers fine-tuning strategies, including instruction fine-tuning, parameter-efficient methods like LoRA, and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) as well as Reinforced Self-Training (ReST). Additionally, it provides a comprehensive survey of transformer architectures and training techniques for LLMs. The source code can be accessed by contacting the author via email for a request.
• Abstract（参考訳）: このチュートリアルでは、ChatGPTやGeminiといった大規模言語モデル(LLM)の開発における進歩と課題について説明する。 時間的知識の遮断、数学的不正確さ、不正確な情報の生成、Retrieval Augmented Generation (RAG)、Program-Aided Language Models (PAL)などのソリューションの提案、ReActやLangChainといったフレームワークなど、固有の制限に対処する。 これらの技術の統合により、特に多段階推論や複雑なタスク実行において、LLMの性能と信頼性が向上する。 また,教示微調整,LoRAのようなパラメータ効率のよい手法,RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback),Reinforced Self-Training(ReST)などの微調整戦略についても検討した。 さらに、LLMのためのトランスフォーマーアーキテクチャとトレーニング技術に関する包括的な調査も提供する。 ソースコードは、要求のために電子メールで著者に連絡することでアクセスすることができる。

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