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大型语言模型（LLMS）最近在自然语言处理任务及其他方面表现出了显着的功能。LLM的成功导致了大量的研究贡献。这些作品涵盖了各种主题，例如建筑创新，更好的培训策略，上下文长度改进，微调，多模式LLM，机器人技术，数据集，基准测试，E FFI智能等等。随着LLM研究中技术和定期突破的迅速发展，要感知这一方向的进步的更大局面已变得非常具有挑战性。考虑到LLMS上的众多文献，研究界必须能够从对该领域最近发展的简洁而全面的概述中受益。本文概述了有关LLM相关概念的广泛文献。我们对LLM的独立全面概述讨论了相关的背景概念，并涵盖了LLMS研究边界的高级主题。本评论文章不仅旨在提供系统的调查，而且还为研究人员和从业人员提供了一个快速，全面的参考，以从现有作品的广泛，内容丰富的摘要中获取有关推进LLM研究的见解。
大型语言模型的全面概述
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