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Episode 87 - Mini-Einschub - Interessante Papers der KW 27
In dieser Episode geben wir einen kurzen Überblick über ausgewählte spannende wissenschaftliche Veröffentlichung der KW27. Vor allem sind es folgende vier Papers, die wir für diese Sendung ausgewählt haben:
- Ding et. al.: LONGNET: Scaling Transformers to 1,000,000,000 Tokens https://arxiv.org/pdf/2307.02486.pdf
- Chang et. al.: A Survey on Evaluation of Large LanguageModels (https://arxiv.org/pdf/2307.03109.pdf)
- Ghosal et. al.: FLACUNA: Unleashing the Problem Solving Power of VICUNA using FLAN Fine-Tuning (https://arxiv.org/pdf/2307.02053v1.pdf)
- Chia et. al.: INSTRUCTEVAL: Towards Holistic Evaluation of Instruction-Tuned Large Language Models (https://arxiv.org/pdf/2306.04757.pdf)
In dieser Episode geben wir einen kurzen Überblick über ausgewählte spannende wissenschaftliche Veröffentlichung der KW27. Vor allem sind es folgende vier Papers, die wir für diese Sendung ausgewählt haben:
- Ding et. al.: LONGNET: Scaling Transformers to 1,000,000,000 Tokens https://arxiv.org/pdf/2307.02486.pdf
- Chang et. al.: A Survey on Evaluation of Large LanguageModels (https://arxiv.org/pdf/2307.03109.pdf)
- Ghosal et. al.: FLACUNA: Unleashing the Problem Solving Power of VICUNA using FLAN Fine-Tuning (https://arxiv.org/pdf/2307.02053v1.pdf)
- Chia et. al.: INSTRUCTEVAL: Towards Holistic Evaluation of Instruction-Tuned Large Language Models (https://arxiv.org/pdf/2306.04757.pdf)