顶级大语言模型专家关注的十大挑战

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、融合其他数据模态、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、提升agent的可用性、改进从人类偏好中学习的能力、提高对话界面的效率、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。