大模型训练的改进条件和预训练策略！自Logits进化解码法：提高大模型的事实性...

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前言： 如果你想成为一只科学界的“独角兽”，那么看论文是必不可少的。只有掌握了最新的技术和理论，才能在这个竞争激烈的市场中脱颖而出，成为那只最闪亮的“独角兽”！ 1. 大模型训练的改进条件和预训练策略   标题： On Improved Conditioning Mechanisms and Pre-training Strategies for Diffusion Models   机构： FAIR、麦吉尔大学、Canada CIFAR AI Chair   关键词： 大型语言模型、训练策略、条件化、预训练   作者： Tariq Berrada Ifriqi,  Pietro Astolfi,  Melissa Hall   分析： 这篇论文主要探讨了大型语言模型训练的关键部分，并重新实现了五个先前发布的模型及其相应的训练方法。通过深入研究，论文探索了(i)在将生成模型与语义信息(如文本提示)和控制元数据(如裁剪大小、随机翻转标志等)进行条件化处理时，如何影响模型性能；以及(ii)在较小和较低分辨率的数 ………………………………