年終論文整理分享。

原標(biāo)題：每月都有重磅研究，2024全年值得一讀的論文都在這了
文章來源：機(jī)器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：62136字

2024年值得反復(fù)閱讀的LLM論文精選

2024年是人工智能領(lǐng)域令人興奮的一年，涌現(xiàn)了大量關(guān)于大型語言模型（LLM）的研究論文。知名機(jī)器學(xué)習(xí)與AI研究者Sebastian Raschka整理了一份LLM論文閱讀清單，涵蓋了2024年每個(gè)月的重要論文。本文對該清單進(jìn)行總結(jié)，幫助讀者快速了解2024年LLM領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

1. 一月：參數(shù)高效微調(diào)和知識編輯

一月份的論文主要集中在參數(shù)高效的指令微調(diào)方法（如Astraios）和大型語言模型的知識編輯技術(shù)研究上。此外，也有論文探索了無需微調(diào)即可擴(kuò)展LLM上下文窗口長度的方法（如LLM Maybe LongLM），以及通過自我博弈微調(diào)增強(qiáng)弱語言模型性能的研究。

2. 二月：模型加速和擴(kuò)展性

二月份的研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了LLM的加速和擴(kuò)展性。例如，OLMo旨在加速語言模型的科學(xué)研究，而一些論文則關(guān)注于小型LLM在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)（如Tiny Titans）。此外，還有大量論文探討了混合專家模型（MoE）的效率和可擴(kuò)展性，以及改進(jìn)RLHF（基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）算法（如ODIN）的研究。

3. 三月：多模態(tài)和長上下文

三月份的論文開始關(guān)注多模態(tài)LLM和長上下文建模。例如，Gemini 1.5展示了其在百萬級token上下文長度上的多模態(tài)理解能力。此外，也有論文探索了改進(jìn)視覺語言預(yù)訓(xùn)練方法，以及提升LLM數(shù)學(xué)推理能力的研究。

4. 四月：模型效率和對齊

四月份的研究關(guān)注模型效率和安全對齊。一些論文探索了參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)（如LoRA+），以及如何利用更少的計(jì)算資源來訓(xùn)練和部署LLM。同時(shí)，也有論文關(guān)注LLM的安全對齊問題，例如如何防止LLM被“越獄”以及如何通過合成數(shù)據(jù)來改進(jìn)LLM對齊。

5. 五月：模型編輯和偏好優(yōu)化

五月份的研究重點(diǎn)是模型編輯和偏好優(yōu)化。論文探討了如何高效地編輯LLM（如Is Bigger Edit Batch Size Always Better?），以及如何通過自我博弈偏好優(yōu)化來改進(jìn)LLM對齊。此外，也有一些論文研究了小型多模態(tài)LLM（如TinyLLaVA）的潛力。

6. 六月：檢索增強(qiáng)生成和模型對齊

六月份的論文繼續(xù)關(guān)注檢索增強(qiáng)生成（RAG）和模型對齊。一些論文對RAG技術(shù)進(jìn)行了全面的基準(zhǔn)測試（如CRAG），并提出了改進(jìn)RAG方法。同時(shí)，也有論文探索了如何通過各種技術(shù)來提高LLM的對齊程度，例如利用合成數(shù)據(jù)和偏好優(yōu)化。

7. 七月：高效推理和多模態(tài)理解

七月份的研究重點(diǎn)在于高效的LLM推理和多模態(tài)理解。一些論文提出了新的高效注意力機(jī)制（如FlashAttention-3），以及改進(jìn)多模態(tài)LLM的訓(xùn)練和推理方法。此外，也有論文探討了如何利用LLM進(jìn)行數(shù)據(jù)生成，以及如何評估多模態(tài)LLM的性能。

8. 八月至十二月：持續(xù)探索模型效率、對齊和多模態(tài)能力

從八月份到十二月份，LLM研究持續(xù)探索模型效率、安全對齊以及多模態(tài)能力的提升。研究涵蓋了各種優(yōu)化技術(shù)，如模型壓縮、高效的注意力機(jī)制、改進(jìn)的訓(xùn)練策略等，以及對齊方法和多模態(tài)模型的評估方法。涌現(xiàn)了許多新的模型和基準(zhǔn)測試，例如DeepSeek-VL2，展現(xiàn)了LLM在多模態(tài)理解上的進(jìn)步。同時(shí)，研究者也越來越關(guān)注LLM的魯棒性、可解釋性和可信賴性。

總而言之，2024年的LLM研究呈現(xiàn)出百花齊放的態(tài)勢，在模型效率、安全對齊、多模態(tài)能力以及各種下游應(yīng)用方面都取得了顯著進(jìn)展。上述論文只是其中一部分代表性工作，讀者可以根據(jù)自身研究方向選擇合適的論文進(jìn)行深入閱讀。

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文章來源：機(jī)器之心
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