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原標題：2023年十大人工智能（LLM）必讀論文
關鍵字：模型,論文,政策,數據,公告
文章來源：Founder Park
內容字數：21430字

內容摘要：

2023 年，是機器學習和人工智能發展最為迅速的一年，這里分享 10 篇最值得關注的論文。
當然，這里主要是以大語言模型（LLM）論文為主。選擇標準可能也會稍顯主觀，但還是基于筆者個人特別喜歡或認為有影響力、值得關注的論文。(注：這里的排序順序是推薦閱讀順序，而不是根據質量或影響力排序）。
作者：SEBASTIAN RASCHKA, PHD
原文名稱：Ten Noteworthy AI Research Papers of 2023
由公眾號「阿法兔研究筆記」編譯。01Pythia—Insights from Large-Scale Training RunsPythia 的應用：研究人員最初發布了 8 個 LLM，參數范圍從 7000 萬到 1200 億（權重和數據均已公開發布，并不多見）。這篇論文最突出的特點是公布了訓練細節、分析和見解（其中一些見下圖注釋）
Pythia 論文中的注釋圖，https://arxiv.org/abs/2304.01373
下面是 Pythia 論文要解決的一些問題：
對重復數據進行預訓練 (i.e., training for >1 epoch) 是

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文章來源：Founder Park
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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。