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模型架构与训练方法#xff1a;一些论文关注于改进大语言模型的架构和训练方法#xff0c;以提高其性能和效率。例如#xff0c;“Quantized Side Tuning: Fast and Memory-Efficient Tuning of Quantized Large Language Models”提出了一种量化侧调优方法一些论文关注于改进大语言模型的架构和训练方法以提高其性能和效率。例如“Quantized Side Tuning: Fast and Memory-Efficient Tuning of Quantized Large Language Models”提出了一种量化侧调优方法通过量化模型权重和引入侧网络实现了快速且内存高效的微调显著降低了内存占用并加速了微调过程.模型能力与局限性研究者们试图深入理解大语言模型的能力和局限性。例如“Why are Sensitive Functions Hard for Transformers?”从理论和实证角度探讨了Transformer架构在学习敏感函数时的困难揭示了其在参数空间中的孤立点导致的低敏感性偏差为理解Transformer的归纳偏差提供了新视角.模型应用与任务大语言模型在各种任务中的应用是研究的热点之一。例如“Speech Translation with Speech Foundation Models and Large Language Models: What is There and What is Missing?”关注于语音到文本翻译任务提出了将语音基础模型和大语言模型结合的统一模型架构分析了不同架构解决方案和训练策略的优缺点.模型偏见与公平性随着大语言模型应用的广泛其潜在的偏见和公平性问题也受到了关注。例如“Having Beer after Prayer? Measuring Cultural Bias in Large Language Models”通过构建CAMeL资源测量了多语言和阿拉伯语单语言模型在阿拉伯和西方文化实体上的偏见揭示了模型在跨文化任务中的刻板印象和文化不公平现象.模型解释性与可理解性提高大语言模型的解释性和可理解性是当前研究的重要方向。例如“CausalGym: Benchmarking causal interpretability methods on linguistic tasks”引入了CausalGym工具通过一系列任务来评估解释性方法对模型行为的因果影响帮助研究者更好地理解模型的内部机制.模型安全与伦理大语言模型的安全和伦理问题也受到了重视。例如“How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them: Rethinking Persuasion to Challenge AI Safety by Humanizing LLMs”提出了一种新的视角通过说服大语言模型来“越狱”挑战了传统的人工智能安全研究强调了非专家用户在日常交互中可能带来的风险.
当前研究热点
多模态与跨模态能力随着多模态数据的日益丰富研究者们开始探索大语言模型在多模态任务中的应用如结合图像、文本、音频等多种模态的信息进行理解和生成以实现更全面和准确的理解和表达.模型的可解释性与透明度为了提高大语言模型的可信度和可靠性研究者们致力于提高模型的可解释性和透明度通过各种解释性方法来揭示模型的决策过程和内部机制帮助用户更好地理解和信任模型.模型的公平性与偏见消除随着大语言模型在社会各个领域的广泛应用其潜在的偏见和不公平性问题也引起了广泛关注。研究者们正在探索各种方法来检测和消除模型中的偏见以确保模型的公平性和公正性.模型的安全与伦理大语言模型的安全和伦理问题如生成有害内容、被恶意利用等也成为了研究的热点。研究者们正在研究如何提高模型的安全性防止其被滥用并探索相应的伦理规范和监管机制.模型的资源效率与可扩展性为了降低大语言模型的资源消耗和提高其可扩展性研究者们正在探索各种方法来优化模型的架构和训练过程如模型压缩、量化、稀疏化等以实现更高效的模型训练和部署.
以下是文件中提到的每一篇论文的方向分析
Best Paper Awards
Mission: Impossible Language Models语言模型学习能力研究探讨大语言模型学习不可能语言的能力.Semisupervised Neural Proto-Language Reconstruction历史语言学与神经网络结合研究半监督的原始语言重建任务.Why are Sensitive Functions Hard for Transformers?模型理论分析研究Transformer架构在学习敏感函数时的困难和偏差.Natural Language Satisfiability: Exploring the Problem Distribution and Evaluating Transformer-based Language Models自然语言推理与模型评估研究自然语言可满足性问题及其对Transformer模型的影响.Deciphering Oracle Bone Language with Diffusion Models古文字解读与图像生成模型利用扩散模型解读甲骨文.Causal Estimation of Memorisation Profiles模型记忆与因果推断研究大语言模型的记忆过程和因果效应.Aya Model: An Instruction Finetuned Open-Access Multilingual Language Model多语言模型与指令微调开发面向多种语言的指令微调大语言模型.
Best Social Impact Paper Awards
How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them: Rethinking Persuasion to Challenge AI Safety by Humanizing LLMs人工智能安全与伦理研究如何通过说服大语言模型来挑战其安全性.DIALECTBENCH: An NLP Benchmark for Dialects, Varieties, and Closely-Related Languages语言变体与基准测试构建针对方言、变体和相关语言的NLP基准测试.Having Beer after Prayer? Measuring Cultural Bias in Large Language Models模型偏见与文化公平性测量大语言模型在不同文化背景下的偏见.
Best Resource Paper Awards
Latxa: An Open Language Model and Evaluation Suite for Basque低资源语言模型与评估为巴斯克语开发大语言模型和评估套件.Dolma: an Open Corpus of Three Trillion Tokens for Language Model Pretraining Research预训练语料库与模型研究构建大规模开放语料库以支持语言模型预训练研究.AppWorld: A Controllable World of Apps and People for Benchmarking Interactive Coding Agents交互式编程代理与基准测试构建可控的App世界以评估交互式编程代理.
Best Theme Paper Awards
OLMo: A Truly Open Language Model开放语言模型与科学研究构建真正开放的大语言模型以促进科学研究.
Outstanding Papers
Quantized Side Tuning: Fast and Memory-Efficient Tuning of Quantized Large Language Models模型微调与效率优化提出快速且内存高效的量化侧调优方法.L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models长文本评估与标准化建立长文本上下文语言模型的标准化评估体系.Causal-Guided Active Learning for Debiasing Large Language Models因果学习与模型去偏见利用因果机制和主动学习来去偏见大语言模型.CausalGym: Benchmarking causal interpretability methods on linguistic tasks因果解释性与语言任务评估因果解释性方法在语言任务中的效果.Don’t Hallucinate, Abstain: Identifying LLM Knowledge Gaps via Multi-LLM Collaboration模型知识识别与合作通过多模型合作识别大语言模型的知识空白.Speech Translation with Speech Foundation Models and Large Language Models: What is There and What is Missing?语音翻译与模型结合研究语音基础模型和大语言模型在语音翻译任务中的结合与不足.Must NLP be Extractive?非提取式NLP与语言接触探讨非提取式NLP方法和语言接触社区的语言技术应用.IRCoder: Intermediate Representations Make Language Models Robust Multilingual Code Generators中间表示与多语言代码生成利用中间表示提高语言模型的多语言代码生成能力.MultiLegalPile: A 689GB Multilingual Legal Corpus法律语料库与模型预训练构建多语言法律语料库并用于预训练NLP模型.PsySafe: A Comprehensive Framework for Psychological-based Attack, Defense, and Evaluation of Multi-agent System Safety多智能体系统安全与心理学提出基于心理学的多智能体系统安全框架.Can Large Language Models be Good Emotional Supporter? Mitigating Preference Bias on Emotional Support Conversation情感支持对话与模型偏好研究大语言模型在情感支持对话中的偏好偏差.Political Compass or Spinning Arrow? Towards More Meaningful Evaluations for Values and Opinions in Large Language Models价值观评估与模型意见探索大语言模型中价值观和意见的更有效评估方法.Same Task, More Tokens: the Impact of Input Length on the Reasoning Performance of Large Language Models输入长度与模型推理研究输入长度对大语言模型推理性能的影响.Do Llamas Work in English? On the Latent Language of Multilingual Transformers多语言模型与潜在语言研究多语言Transformer模型是否使用英语作为内部枢纽语言.Getting Serious about Humor: Crafting Humor Datasets with Unfunny Large Language Models幽默检测与数据集构建利用大语言模型生成合成数据以构建幽默检测数据集.Estimating the Level of Dialectness Predicts Inter-annotator Agreement in Multi-dialect Arabic Datasets方言程度与标注一致性研究阿拉伯语方言数据集中标注一致性与方言程度的关系.G-DIG: Towards Gradient-based DIverse and hiGh-quality Instruction Data Selection for Machine Translation梯度引导与机器翻译提出基于梯度的多样化和高质量指令数据选择方法.Media Framing: A typology and Survey of Computational Approaches Across Disciplines媒体框架与计算方法综述不同学科中媒体框架的计算方法.SPZ: A Semantic Perturbation-based Data Augmentation Method with Zonal-Mixing for Alzheimer’s Disease Detection数据增强与疾病检测提出基于语义扰动的数据增强方法用于阿尔茨海默病检测.Greed is All You Need: An Evaluation of Tokenizer Inference Methods分词器推断与评估评估不同分词器推断方法的性能.Language Complexity and Speech Recognition Accuracy: Orthographic Complexity Hurts, Phonological Complexity Doesn’t语言复杂性与语音识别研究语言复杂性对自动语音识别模型性能的影响.Steering Llama 2 via Contrastive Activation Addition模型引导与激活添加提出通过对比激活添加引导Llama 2模型的方法.EconAgent: Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic Activities宏观经济模拟与智能体利用大语言模型增强智能体以模拟宏观经济活动.M4LE: A Multi-Ability Multi-Range Multi-Task Multi-Domain Long-Context Evaluation Benchmark for Large Language Models长文本评估基准测试构建多能力、多范围、多任务、多领域的长文本评估基准.CHECKWHY: Causal Fact Verification via Argument Structure因果事实验证与论证结构通过论证结构进行因果事实验证.On Efficient and Statistical Quality Estimation for Data Annotation数据标注与质量估计研究高效且具有统计质量保证的数据标注质量估计方法.Emulated Disalignment: Safety Alignment for Large Language Models May Backfire!模型安全对齐与反向对齐提出一种训练无关的反向对齐方法可能使大语言模型的安全对齐适得其反.IndicLLMSuite: A Blueprint for Creating Pre-training and Fine-Tuning Datasets for Indian Languages印度语言模型与数据集为印度语言开发预训练和微调数据集的蓝图.MultiPICo: Multilingual Perspectivist Irony Corpus多语言视角主义讽刺语料库构建包含不同语言和语言变体的讽刺短对话多语言语料库.MMToM-QA: Multimodal Theory of Mind Question Answering多模态心智理论问答提出多模态心智理论问答基准测试.MAP’s not dead yet: Uncovering true language model modes by conditioning away degeneracyMAP解码与模式去退化通过条件去退化揭示自然语言生成模型的真实模式.NounAtlas: Filling the Gap in Nominal Semantic Role Labeling名词语义角色标注与词典填补名词语义角色标注的空白构建名词谓词词典.The Earth is Flat because…: Investigating LLMs’ Belief towards Misinformation via Persuasive Conversation模型信念与错误信息研究大语言模型在说服对话中对错误信息的信念变化.Let’s Go Real Talk: Spoken Dialogue Model for Face-to-Face Conversation面对面对话模型介绍一种处理用户输入的音视频语音并生成音视频语音响应的面对面对话模型.Word Embeddings Are Steers for Language Models词嵌入与模型引导研究词嵌 入在线性变换下作为引导语言模型生成风格的作用.SAC Awards Deciphering Oracle Bone Language with Diffusion Models古文字解读与图像生成模型利用扩散模型解读甲骨文.Discursive Socratic Questioning: Evaluating the Faithfulness of Language Models’ Understanding of Discourse Relations话语关系理解与苏格拉底式提问通过苏格拉底式提问评估语言模型对话语关系理解的忠实度.RomanSetu: Efficiently unlocking multilingual capabilities of Large Language Models via Romanization多语言能力与罗马化通过罗马化文本提高大语言模型的多语言能力.Steering Llama 2 via Contrastive Activation Addition模型引导与激活添加提出通过对比激活添加引导Llama 2模型的方法.MAP’s not dead yet: Uncovering true language model modes by conditioning away degeneracyMAP解码与模式去退化通过条件去退化揭示自然语言生成模型的真实模式.Spiral of Silence: How is Large Language Model Killing Information Retrieval?—A Case Study on Open Domain Question Answering信息检索与大语言模型研究大语言模型对开放域问答任务中信息检索的影响.CausalGym: Benchmarking causal interpretability methods on linguistic tasks因果解释性与语言任务评估因果解释性方法在语言任务中的效果.COKE: A Cognitive Knowledge Graph for Machine Theory of Mind认知知识图谱与心智理论构建机器心智理论的认知知识图谱.Why are Sensitive Functions Hard for Transformers?模型理论分析研究Transformer架构在学习敏感函数时的困难和偏差.Speech Translation with Speech Foundation Models and Large Language Models: What is There and What is Missing?语音翻译与模型结合研究语音基础模型和大语言模型在语音翻译任务中的结合与不足.AI ‘News’ Content Farms Are Easy to Make and Hard to Detect: A Case Study in Italian内容农场与文本检测研究意大利语内容农场的生成与检测.CaMML: Context-Aware Multimodal Learner for Large Models上下文感知多模态学习为大模型开发上下文感知多模态学习器.Greed is All You Need: An Evaluation of Tokenizer Inference Methods分词器推断与评估评估不同分词器推断方法的性能.Don’t Hallucinate, Abstain: Identifying LLM Knowledge Gaps via Multi-LLM Collaboration模型知识识别与合作通过多模型合作识别大语言模型的知识空白.VariErr NLI: Separating Annotation Error from Human Label Variation标注错误与标签变异区分自然语言推理任务中的标注错误与人类标签变异.Distributional Inclusion Hypothesis and Quantifications: Probing for Hypernymy in Functional Distributional Semantics分布包含假设与量化研究功能分布语义模型中的超义关系.MIDGARD: Self-Consistency Using Minimum Description Length for Structured Commonsense Reasoning结构化常识推理与自一致性利用最小描述长度实现结构化常识推理的自一致性.CHECKWHY: Causal Fact Verification via Argument Structure因果事实验证与论证结构通过论证结构进行因果事实验证.Language Complexity and Speech Recognition Accuracy: Orthographic Complexity Hurts, Phonological Complexity Doesn’t语言复杂性与语音识别研究语言复杂性对自动语音识别模型性能的影响.COSMIC: Mutual Information for Task-Agnostic Summarization Evaluation任务不可知摘要评估与互信息基于互信息提出任务不可知的摘要评估方法.Tree-Averaging Algorithms for Ensemble-Based Unsupervised Discontinuous Constituency Parsing基于集成的非连续成分句法分析与树平均算法提出基于树平均的集成非连续成分句法分析算法.
个人总结
一个是偏工业上的让模型性能更好一个感觉偏心理学调教一个心理健康的ai智能还有各种数据收集和处理剩下的就是各种垂直领域。
