大语言模型综述：从T5到GPT-4最全盘点
资源描述
本资源文件详细介绍了大语言模型（LLMs）的发展历程，从T5到GPT-4，涵盖了各个模型的关键技术和应用场景。文章重点探讨了在预训练或适应性调整之后，如何通过设计合适的prompt策略来有效利用LLMs解决各种任务。
主要内容
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上下文学习（In-Context Learning, ICL）
ICL是GPT-3首次提出的利用LLMs的典型方法。它通过自然语言文本的形式制定任务描述或演示，使得模型能够在不进行额外训练的情况下直接应用于新任务。 -
思维链Prompting（Chain-of-Thought, CoT）
CoT是一种改进的prompt策略，通过将一系列中间推理步骤纳入prompt中，显著提高了LLM在复杂推理任务中的表现，如算术推理、常识推理和符号推理。 -
能力评估
文章还详细介绍了如何通过大量的任务和基准来评估LLMs的有效性和优越性，提供了实证评估和分析的详细方法。
适用人群
- 对大语言模型感兴趣的研究人员
- 希望了解LLMs在实际任务中应用的开发者
- 需要深入理解prompt策略和推理方法的学生和学者
使用建议
- 阅读全文以全面了解从T5到GPT-4的发展脉络和关键技术。
- 重点关注上下文学习和思维链prompting的详细介绍，掌握如何设计有效的prompt策略。
- 参考能力评估部分，了解如何通过实证方法评估LLMs的性能。
通过本资源文件，您将能够深入理解大语言模型的最新进展及其在实际应用中的潜力。