本文提出了一种解决语言大模型中问题的方法，当相关信息出现在输入上下文的开头或结尾时，性能通常最高，而当模型必须在中访问相关信息时，性能会显著下降。
GPT-Minus1是一个通过随机替换文本中的单词为同义词来帮助迷惑GPT的工具。它旨在通过引入微妙的变化来增强文本生成模型的性能和准确性。用户只需输入文本并点击'Scramble'按钮，该工具就会随机替换单词，从而创建修改后的文本版本，用户可以使用该文本来迷惑GPT或其他文本生成模型。
这是一个新的简单替代方案，基于计算输入激活的权重大小和范数之间的逐元素乘积。
该论文提出了一种训练语言模型的方法，通过同时预测多个未来Token来提高样本效率，并在多个生成基准上实现了显著的性能提升。
ScaleLLM是一个面向大型语言模型高性能推理的系统，经过仔细设计，能够满足产业级环境的需求。
