Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey-指令调优的研究综述

本文调查了快速发展的指令调优 (IT) 领域的研究工作，这是增强大型语言模型 (LLM) 功能和可控性的关键技术。
Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey的特点:
1. 增强大型语言模型的功能和可控性
2. 使用(指令, 输出)对进行监督训练
3. 系统回顾指令调优的研究文献
4. 分析影响指令调优的各方面
5. 讨论指令调优的潜在陷阱和批评

Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey的功能:
1. 帮助用户更好地与大型语言模型互动
2. 提升大型语言模型在不同领域的应用效果
3. 为研究人员提供指令调优的参考和研究方向
4. 改进指令数据集的创建和使用方法

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Satori是一个基于Qwen-2.5-Math-7B的7B参数大型语言模型，通过Chain-of-Action-Thought (COAT)推理机制和Reinforcement Learning with Autoregressive Search (RAE)策略提升模型的自主推理能力。该项目专注于数学推理和跨领域任务，在GSM8K、MATH500等数学推理基准测试中达到最新水平，并能推广到逻辑推理、常识推理和表格推理等任务。模型和数据可在Huggingface平台获取，代码预计未来几周发布。

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DeepSeek是一家位于中国杭州的人工智能公司，专注于开发大型语言模型（LLMs）。公司成立于2023年7月，隶属于中国对冲基金High-Flyer。DeepSeek的核心产品包括一系列LLMs，涵盖对话、搜索、编程和推理功能。其模型在性能和成本效益上表现出色，特别是在推理任务和编程支持方面，能够与国际领先模型如OpenAI的GPT-4o媲美。DeepSeek的模型训练成本显著低于行业平均水平，例如V3模型的训练成本仅为600万美元，而OpenAI的GPT-4在2023年耗资1亿美元。2025年1月，DeepSeek推出了同名聊天机器人和DeepSeek-R1模型，迅速在全球AI领域崭露头角。