Væsentlige fremskridt inden for store sprogmodeller (LLM'er) har inspireret udviklingen af ​​multimodale store sprogmodeller (MLLM'er). Tidlige MLLM-indsatser, såsom LLaVA, MiniGPT-4 og InstructBLIP,...
Evnen til nøjagtigt at fortolke kompleks visuel information er et afgørende fokus for multimodale store sprogmodeller (MLLM'er). Seneste arbejde viser, at forbedret visuel opfattelse markant...
Den bemærkelsesværdige succes med storstilet fortræning efterfulgt af opgavespecifik finjustering til sprogmodellering har etableret denne tilgang som en standardpraksis. På samme måde er computersynsmetoder...
Nuværende lang-kontekst store sprogmodeller (LLM'er) kan behandle input op til 100,000 tokens, men alligevel kæmper de for at generere output, der overstiger selv en beskeden længde på 2,000...
Store sprogmodeller (LLM'er) bliver i stigende grad brugt til komplekse opgaver, der kræver flere generationsopkald, avancerede promptteknikker, kontrolflow og strukturerede input/outputs. Men effektive systemer til...
Træning af grænseoverskridende multimodale modeller (LMM'er) kræver datasæt i stor skala med sammenflettede sekvenser af billeder og tekst i fri form. Selvom open source LMM'er har udviklet sig hurtigt, er der...
Det var i 2018, da ideen om forstærkende læring i sammenhæng med en neural netværksverdensmodel først blev introduceret, og snart blev denne grundlæggende...
Fremkomsten af ​​dybe generative AI-modeller har markant accelereret udviklingen af ​​AI med bemærkelsesværdige egenskaber inden for naturlig sproggenerering, 3D-generering, billedgenerering og...
LLM-vandmærke, som integrerer umærkelige, men alligevel detekterbare signaler i modeloutput for at identificere tekst genereret af LLM'er, er afgørende for at forhindre misbrug af store sprog...
På grund af dens robuste ydeevne og brede anvendelighed sammenlignet med andre metoder, er LoRA eller Low-Rank Adaption en af ​​de mest populære PEFT eller Parameter...
Selvom AutoML steg til popularitet for et par år siden, går det enkle arbejde med AutoML tilbage til begyndelsen af ​​90'erne, da videnskabsmænd offentliggjorde de første artikler...
De seneste fremskridt og fremskridt for store sprogmodeller har oplevet en betydelig stigning i vision-sprog-ræsonnement, forståelse og interaktionsevner. Moderne rammer opnår dette ved at...
De seneste fremskridt i arkitekturen og ydeevnen af ​​multimodale store sprogmodeller eller MLLM'er har fremhævet betydningen af ​​skalerbare data og modeller for at forbedre...
I moderne maskinlærings- og kunstig intelligens-rammer er transformatorer en af ​​de mest udbredte komponenter på tværs af forskellige domæner, herunder GPT-serier og BERT i...
Nylige rammer, der forsøger at skabe tekst til video eller T2V-generering, udnytter diffusionsmodeller til at tilføje stabilitet i deres træningsproces, og videodiffusionsmodellen, en...