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本文转载自公众号机器之心 作为计算机科学领域与人工智能领域的重要研究课题,自然语言处理已经在各领域展开了广泛的研究与探讨。随着研究的深入,一些学者开始探讨机器中的自然语言处理和大脑中的自然语言处理是否存在着一些联系,进而延伸至神经科学与 BERT 等 NLP 预训练方法的交叉点。本文选取 CMU Wehbe 研究小组(2 篇)和 MIT Roger P. Levy 教授组(1 篇)的三篇文章,对
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讨论三篇论文,它们解决了大型语言模型 (LLM) 的三个不同问题类别: 减少幻觉。Reducing hallucinations. 增强小型、开放可用模型的推理能力。Enhancing the reasoning capabilities of small, openly available models. 加深我们对transformer架构的理解,并有可能简化transformer架构