本文探讨了大语言模型(LLM)研究中的十大挑战,包括减少和衡量幻觉、优化上下文长度和上下文构建、融入其他数据模态、提高LLMs的速度和降低成本、设计新的模型架构、开发GPU替代方案、提高agent的可用性、改进从人类偏好中学习的能力、提高聊天界面的效率、为非英语语言构建LLMs等。其中,减少幻觉和上下文学习目前可能是最热门的两个方向。多模态、新架构和GPU替代方案也具有巨大潜力。整体来说,LLM研究正处于快速发展阶段,各个方向都在蓬勃探索。
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