每月都有重磅研究，2024全年值得一讀的論文都在這了

AIGC動態8個月前發布機器之心

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年終論文整理分享。

原標題：每月都有重磅研究，2024全年值得一讀的論文都在這了
文章來源：機器之心
內容字數：62136字

2024年值得反復閱讀的LLM論文精選

2024年是人工智能領域令人興奮的一年，涌現了大量關于大型語言模型（LLM）的研究論文。知名機器學習與AI研究者Sebastian Raschka整理了一份LLM論文閱讀清單，涵蓋了2024年每個月的重要論文。本文對該清單進行總結，幫助讀者快速了解2024年LLM領域的研究熱點。

1. 一月：參數高效微調和知識編輯

一月份的論文主要集中在參數高效的指令微調方法（如Astraios）和大型語言模型的知識編輯技術研究上。此外，也有論文探索了無需微調即可擴展LLM上下文窗口長度的方法（如LLM Maybe LongLM），以及通過自我博弈微調增強弱語言模型性能的研究。

2. 二月：模型加速和擴展性

二月份的研究重點轉向了LLM的加速和擴展性。例如，OLMo旨在加速語言模型的科學研究，而一些論文則關注于小型LLM在實際應用中的表現（如Tiny Titans）。此外，還有大量論文探討了混合專家模型（MoE）的效率和可擴展性，以及改進RLHF（基于人類反饋的強化學習）算法（如ODIN）的研究。

3. 三月：多模態和長上下文

三月份的論文開始關注多模態LLM和長上下文建模。例如，Gemini 1.5展示了其在百萬級token上下文長度上的多模態理解能力。此外，也有論文探索了改進視覺語言預訓練方法，以及提升LLM數學推理能力的研究。

4. 四月：模型效率和對齊

四月份的研究關注模型效率和安全對齊。一些論文探索了參數高效微調技術（如LoRA+），以及如何利用更少的計算資源來訓練和部署LLM。同時，也有論文關注LLM的安全對齊問題，例如如何防止LLM被“越獄”以及如何通過合成數據來改進LLM對齊。

5. 五月：模型編輯和偏好優化

五月份的研究重點是模型編輯和偏好優化。論文探討了如何高效地編輯LLM（如Is Bigger Edit Batch Size Always Better?），以及如何通過自我博弈偏好優化來改進LLM對齊。此外，也有一些論文研究了小型多模態LLM（如TinyLLaVA）的潛力。

6. 六月：檢索增強生成和模型對齊

六月份的論文繼續關注檢索增強生成（RAG）和模型對齊。一些論文對RAG技術進行了全面的基準測試（如CRAG），并提出了改進RAG方法。同時，也有論文探索了如何通過各種技術來提高LLM的對齊程度，例如利用合成數據和偏好優化。

7. 七月：高效推理和多模態理解

七月份的研究重點在于高效的LLM推理和多模態理解。一些論文提出了新的高效注意力機制（如FlashAttention-3），以及改進多模態LLM的訓練和推理方法。此外，也有論文探討了如何利用LLM進行數據生成，以及如何評估多模態LLM的性能。

8. 八月至十二月：持續探索模型效率、對齊和多模態能力

從八月份到十二月份，LLM研究持續探索模型效率、安全對齊以及多模態能力的提升。研究涵蓋了各種優化技術，如模型壓縮、高效的注意力機制、改進的訓練策略等，以及對齊方法和多模態模型的評估方法。涌現了許多新的模型和基準測試，例如DeepSeek-VL2，展現了LLM在多模態理解上的進步。同時，研究者也越來越關注LLM的魯棒性、可解釋性和可信賴性。

總而言之，2024年的LLM研究呈現出百花齊放的態勢，在模型效率、安全對齊、多模態能力以及各種下游應用方面都取得了顯著進展。上述論文只是其中一部分代表性工作，讀者可以根據自身研究方向選擇合適的論文進行深入閱讀。