1. https://www.understandingai.org/p/large-language-models-explained-with

  2. https://arxiv.org/abs/1905.05950

  3. https://arxiv.org/abs/2012.14913

  4. https://arxiv.org/abs/2305.16130

  5. https://arxiv.org/pdf/2001.08361

  6. https://arxiv.org/abs/2302.02083

  7. https://arxiv.org/abs/2302.08399

  8. https://openreview.net/forum?id=e5Yky8Fnvj

  9. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/cogs.13309

  10. https://arxiv.org/abs/2303.12712

  11. https://arxiv.org/abs/2211.00593

  12. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3442188.3445922

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