#大型语言模型的程序合成# Google研究人员探讨了当前用于通用编程语言中用于程序合成的大型语言模型生成的局限性。研究人员发现，相比模型初始预测的错误率，来自人类的自然语言反馈能将错误率减半。此外，他们还进行了错误分析，以阐明这些模型的不足之处以及-CSDN社区

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2021-08-18 12:00:38

#大型语言模型的程序合成# Google研究人员探讨了当前用于通用编程语言中用于程序合成的大型语言模型生成的局限性。研究人员发现，相比模型初始预测的错误率，来自人类的自然语言反馈能将错误率减半。此外，他们还进行了错误分析，以阐明这些模型的不足之处以及哪些类型的程序最难以生成。最后，他们还探讨了这些模型的语义基础，通过fine-tuning来预测程序执行的结果。他们发现，即使是最好的模型，通常也无法预测对输入程序的输出。论文：https://arxiv.org/abs/2108.07732

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大型语言模型（LLM）可以响应自由文本查询，而无需对相关任务进行专门培训，人们对其在医疗保健环境中的应用感到兴奋也担忧。ChatGPT是通过大语言模型（LLM）的精密微调产生的生成式人工智能（AI）聊天机器人，其他工具也经过类似的开发过程生成。本文概述了大型语言模型（LLM）应用程序（如ChatGPT）是如何开发的，并讨论了如何在临床环境中充分利用它们。还考虑了大型语言模型（LLM）的优势和局限性，以及它们提高医学临床、教育和研究工作效率和效果的潜力。

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文章源自这是一篇关于大语言模型（LLMs）的综述论文，主要介绍了 LLMs 的发展历程、技术架构、训练方法、应用领域以及面临的挑战等方面，具体内容如下：摘要 —— 自从图灵测试在 20 世纪 50 年代被提出以来，人类已经探索了机器对语言智能的掌握。语言本质上是一个由语法规则支配的复杂、复杂的人类表达系统。它对开发有能力的人工智能（AI）算法来理解和掌握语言提出了重大挑战。作为一种主要方法，语言建模在过去的二十年里被广泛研究用于语言理解和生成，从统计语言模型发展到神经语言模型。

自20世纪50年代图灵测试被提出以来，人类一直在探索机器对语言智能的掌握。语言本质上是一个受语法规则支配的复杂的人类表达系统。这对开发有能力的人工智能(AI)算法来理解和掌握语言提出了重大挑战。作为一种主要的语言建模方法，在过去的二十年中，语言建模在语言理解和生成方面得到了广泛的研究，从统计语言模型发展到神经语言模型。最近，通过在大规模语料库上预训练Transformer模型，人们提出了预训练语言模型(plm)，在解决各种自然语言处理(NLP)任务方面显示出强大的能力。

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