2023年十大人工智能（LLM）必读论文

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原标题：2023年十大人工智能（LLM）必读论文
关键字：模型,论文,政策,数据,公告
文章来源：Founder Park
内容字数：21430字

内容摘要：

2023 年，是机器学习和人工智能发展最为迅速的一年，这里分享 10 篇最值得关注的论文。
当然，这里主要是以大语言模型（LLM）论文为主。选择标准可能也会稍显主观，但还是基于笔者个人特别喜欢或认为有影响力、值得关注的论文。(注：这里的排序顺序是推荐阅读顺序，而不是根据质量或影响力排序）。
作者：SEBASTIAN RASCHKA, PHD
原文名称：Ten Noteworthy AI Research Papers of 2023
由公众号「阿法兔研究笔记」编译。01Pythia—Insights from Large-Scale Training RunsPythia 的应用：研究人员最初发布了 8 个 LLM，参数范围从 7000 万到 1200 亿（权重和数据均已公开发布，并不多见）。这篇论文最突出的特点是公布了训练细节、分析和见解（其中一些见下图注释）
Pythia 论文中的注释图，https://arxiv.org/abs/2304.01373
下面是 Pythia 论文要解决的一些问题：
对重复数据进行预训练 (i.e., training for >1 epoch) 是

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。