大模型在代码评估方面如何成为好裁判？ 代码预训练的影响因素：编码或非编码？ 大模型能否遵循系统消息？

主要观点总结

文章主要介绍了多个关于大型语言模型（LLMs）的研究论文，涵盖了不同的研究方向，包括LLMs在遵循系统消息、代码生成、多模态学习、模型评估、数据集构建、模型优化等方面的应用。论文中提出的各种方法和框架旨在提高LLMs的性能、效率、可扩展性和安全性，同时探索LLMs在不同任务中的潜力和局限性。

关键观点总结

关键观点1: 大型语言模型的应用领域和研究趋势

文章概述了大型语言模型在多个领域的应用，包括遵循系统消息、代码生成、多模态学习、模型评估等，展示了LLMs在处理复杂信息任务中的潜力和局限性。

关键观点2: LLMs在遵循系统消息方面的挑战和解决方案

论文讨论了大型语言模型在遵循系统消息方面面临的挑战，如约束复杂性、指令对齐和多轮稳定性问题，并提出了新的benchmark（SysBench）用于评估LLMs在此方面的能力。

关键观点3: LLMs在代码生成中的超参数优化和性能提升

文章探讨了大型语言模型在代码生成任务中的超参数优化，如温度、top_p概率、频率惩罚和存在惩罚等，并展示了这些超参数如何影响LLMs在代码生成任务中的表现。

关键观点4: 多模态学习在LLMs中的应用和进展

论文讨论了多模态学习在LLMs中的应用，包括文本和视频数据的处理，以及如何将不同模态的信息融合到LLMs中。

关键观点5: LLMs在模型评估和数据集构建中的贡献和挑战

文章强调了模型评估和数据集构建在LLMs研究中的重要性，同时指出了当前评估框架和数据集构建方法的局限性，以及未来的改进方向。

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