Angesichts der rasanten Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz besteht eine der größten Hürden für Technologieführer oft darin, den Übergang vom „experimentellen“ zum „unternehmensreifen“ Zustand zu vollziehen.
Bedeutende Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs) haben die Entwicklung multimodaler großer Sprachmodelle (MLLMs) inspiriert. Frühe MLLM-Bemühungen wie LLaVA, MiniGPT-4 und InstructBLIP, ...
Die Fähigkeit, komplexe visuelle Informationen genau zu interpretieren, ist ein entscheidender Schwerpunkt multimodaler Large Language Models (MLLMs). Neuere Arbeiten zeigen, dass eine verbesserte visuelle Wahrnehmung die visuelle Wahrnehmung deutlich verbessert...
Der bemerkenswerte Erfolg des groß angelegten Vortrainings, gefolgt von aufgabenspezifischer Feinabstimmung für die Sprachmodellierung, hat diesen Ansatz als Standardpraxis etabliert. In ähnlicher Weise werden Computer Vision-Methoden...
Aktuelle Langkontext-Large Language Models (LLMs) können Eingaben von bis zu 100,000 Token verarbeiten, haben jedoch Schwierigkeiten, Ausgaben zu generieren, die selbst eine bescheidene Länge von 2,000 überschreiten ...
Große Sprachmodelle (LLMs) werden zunehmend für komplexe Aufgaben eingesetzt, die mehrere Generierungsaufrufe, erweiterte Eingabeaufforderungstechniken, Kontrollfluss und strukturierte Ein-/Ausgaben erfordern. Effiziente Systeme für...
Das Training neuer, großer multimodaler Modelle (LMMs) erfordert große Datensätze mit verschachtelten Bild- und Textsequenzen in freier Form. Obwohl sich Open-Source-LMMs schnell entwickelt haben, gibt es...
Im Jahr 2018 wurde erstmals die Idee des bestärkenden Lernens im Kontext eines Weltmodells mit neuronalen Netzwerken vorgestellt, und schon bald war diese grundlegende …
Das Aufkommen tiefer generativer KI-Modelle hat die Entwicklung der KI mit bemerkenswerten Fähigkeiten in der natürlichen Sprachgenerierung, 3D-Generierung, Bildgenerierung usw. erheblich beschleunigt.
LLM-Wasserzeichen, die nicht wahrnehmbare, aber erkennbare Signale in Modellausgaben integrieren, um von LLMs generierten Text zu identifizieren, sind von entscheidender Bedeutung, um den Missbrauch großer Sprachmengen zu verhindern ...
Aufgrund seiner robusten Leistung und breiten Anwendbarkeit im Vergleich zu anderen Methoden ist LoRA oder Low-Rank Adaption eine der beliebtesten PEFT- oder Parameter-...
Obwohl AutoML erst vor einigen Jahren an Popularität gewann, reichen die ersten Arbeiten an AutoML bis in die frühen 90er Jahre zurück, als Wissenschaftler die ersten Arbeiten veröffentlichten ...
Der jüngste Fortschritt und die Weiterentwicklung großer Sprachmodelle haben zu einem erheblichen Anstieg der Denk-, Verständnis- und Interaktionsfähigkeiten in der Bildsprache geführt. Moderne Frameworks erreichen dies durch...
Die jüngsten Fortschritte in der Architektur und Leistung multimodaler großer Sprachmodelle (MLLMs) haben die Bedeutung skalierbarer Daten und Modelle zur Verbesserung ... hervorgehoben.
In modernen Frameworks für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind Transformatoren eine der am häufigsten verwendeten Komponenten in verschiedenen Bereichen, einschließlich der GPT-Serie und BERT in ...