Bedeutende Fortschritte in großen Sprachmodellen (LLMs) haben die Entwicklung multimodaler großer Sprachmodelle (MLLMs) inspiriert. Frühe MLLM-Bemühungen, wie LLaVA, MiniGPT-4 und InstructBLIP, demonstrieren bemerkenswerte multimodale Verständnisfähigkeiten. Um...
Die Fähigkeit, komplexe visuelle Informationen genau zu interpretieren, ist ein entscheidender Fokus multimodaler großer Sprachmodelle (MLLMs). Aktuelle Arbeiten zeigen, dass eine verbesserte visuelle Wahrnehmung Halluzinationen erheblich...
Der bemerkenswerte Erfolg von groß angelegten Pretrainings, gefolgt von einer feinen Anpassung für spezifische Aufgaben im Bereich der Sprachmodellierung, hat diesen Ansatz als Standardpraxis etabliert. Ähnlich...
Aktuelle Large Language Models (LLMs) mit langem Kontext können Eingaben von bis zu 100.000 Token verarbeiten, haben jedoch Schwierigkeiten, Ausgaben zu generieren, die auch nur eine...
Große Sprachmodelle (LLMs) werden zunehmend für komplexe Aufgaben eingesetzt, die mehrere Generationsschritte, erweiterte Prompting-Techniken, Kontrollfluss und strukturierte Eingaben/Ausgaben erfordern. Es fehlen jedoch effiziente Systeme für die...
Das Training von großen multimodalen Modellen (LMMs) erfordert große Datensätze mit ineinander verflochtenen Sequenzen von Bildern und Texten in freier Form. Obwohl Open-Source-LMMs rasch fortgeschritten sind,...
Es war 2018, als die Idee des Reinforcement Learning im Kontext eines neuronalen Netzwerk-World-Modells erstmalig vorgestellt wurde, und bald darauf wurde dieses grundlegende Prinzip auf World-Modelle...
Der Aufstieg von tiefen generativen KI-Modellen hat die Entwicklung von KI mit bemerkenswerten Fähigkeiten in der natürlichen Sprachgenerierung, 3D-Generierung, Bildgenerierung und Sprachsynthese erheblich beschleunigt. 3D-generative Modelle...
LLM-Wasserzeichen, das unauffällige, aber erkennbare Signale in Modellausgaben integriert, um Texte zu identifizieren, die von LLMs generiert wurden, sind entscheidend, um den Missbrauch von großen Sprachmodellen...
Aufgrund seiner robusten Leistung und breiten Anwendbarkeit im Vergleich zu anderen Methoden ist LoRA oder Low-Rank-Anpassung eine der beliebtesten PEFT- oder Parameter-Effizienten Feinabstimmungsmethoden für die Feinabstimmung...
Die jüngsten Fortschritte und Verbesserungen der großen Sprachmodelle haben eine signifikante Zunahme der Fähigkeiten zur visuell-sprachlichen Argumentation, zum Verständnis und zur Interaktion erfahren. Moderne Frameworks erreichen...
Die jüngsten Fortschritte in der Architektur und Leistung von Multimodal Large Language Models oder MLLMs haben die Bedeutung von skalierbaren Daten und Modellen zur Leistungssteigerung hervorgehoben....
In modernen maschinellen Lernalgorithmen und künstlichen Intelligenz-Frameworks sind Transformer einer der am häufigsten verwendeten Komponenten in verschiedenen Bereichen, einschließlich der GPT-Serie und BERT in der Verarbeitung...
