LLM每周速递！大模型最前沿：推理加速、模型微调/对齐、开源LLM、大模型Agent、多模态

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点击上方 “ AINLPer “ ，设为 星标 更多干货，第一时间送达 引言 紧跟技术发展趋势，快速了解大模型最新动态。一周的时间又要结束，今天继续总结最近一周的研究动态，本片文章攻击梳理了11篇有关大模型(LLMs)的最新研究进展，其中涉及涉及大模型混合上下文学习（ICL）、大模型推理加速、大模型推理时对齐、多模态模型、上下文LoRA微调、开源大模型、强化学习(RLHF)优化等热门研究。 爱丁堡|混合上下文学习 https://arxiv.org/pdf/2411.02830 无需对大模型进行微调，上下文学习主通过给大模型（LLM）提供相关示例来实现希望的输出。面对大量的示例，大模型照单全收，随着示例越来越多，就会导致Transformer LLM的复杂度呈平方级增长，进而消耗大量的内存资源。 针对以上问题，这篇文章针对此问题提出了“混合上下文学习”（MOICL）模型。通过 「动态判 ………………………………