Compte tenu de l'évolution rapide du paysage de l'intelligence artificielle, l'un des plus grands obstacles auxquels les dirigeants du secteur technologique sont souvent confrontés est la transition du stade « expérimental » au stade « prêt pour l'entreprise »...
Les avancées significatives dans les grands modèles de langage (LLM) ont inspiré le développement de grands modèles de langage multimodaux (MLLM). Les premiers efforts MLLM, tels que LLaVA, MiniGPT-4 et InstructBLIP,...
La capacité à interpréter avec précision des informations visuelles complexes est un objectif crucial des modèles multimodaux de langage à grande échelle (MLLM). Des travaux récents montrent qu'une perception visuelle améliorée...
Le succès remarquable de la préformation à grande échelle suivie d'un réglage fin spécifique à la tâche pour la modélisation du langage a fait de cette approche une pratique standard. De même, les méthodes de vision par ordinateur sont...
Les grands modèles de langage (LLM) à contexte long actuels peuvent traiter des entrées jusqu'à 100,000 2,000 jetons, mais ils ont du mal à générer des sorties dépassant même une longueur modeste de XNUMX XNUMX...
Les grands modèles de langage (LLM) sont de plus en plus utilisés pour des tâches complexes nécessitant plusieurs appels de génération, des techniques d'invite avancées, un flux de contrôle et des entrées/sorties structurées. Cependant, des systèmes efficaces pour...
La formation de grands modèles multimodaux (LMM) nécessite des ensembles de données à grande échelle avec des séquences entrelacées d'images et de texte sous forme libre. Bien que les LMM open source aient évolué rapidement, il...
C'est en 2018 que l'idée de l'apprentissage par renforcement dans le contexte d'un modèle mondial de réseau neuronal a été introduite pour la première fois, et bientôt, ce principe fondamental...
L'avènement des modèles d'IA génératifs profonds a considérablement accéléré le développement de l'IA avec des capacités remarquables en matière de génération de langage naturel, de génération 3D, de génération d'images et...
Le filigrane LLM, qui intègre des signaux imperceptibles mais détectables dans les sorties du modèle pour identifier le texte généré par les LLM, est essentiel pour empêcher l'utilisation abusive d'un langage volumineux...
En raison de ses performances robustes et de sa large applicabilité par rapport à d'autres méthodes, LoRA ou Low-Rank Adaption est l'un des PEFT ou Parameter les plus populaires...
Bien qu'AutoML soit devenu populaire il y a quelques années, les premiers travaux sur AutoML remontent au début des années 90, lorsque les scientifiques ont publié les premiers articles...
Les récents progrès et progrès des grands modèles de langage ont connu une augmentation significative des capacités de raisonnement, de compréhension et d'interaction du langage visuel. Les frameworks modernes y parviennent en...
Les progrès récents dans l'architecture et les performances des modèles multimodaux de langage étendu ou MLLM ont mis en évidence l'importance des données et des modèles évolutifs pour améliorer...
Dans les cadres modernes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, les transformateurs sont l'un des composants les plus largement utilisés dans divers domaines, notamment la série GPT et BERT dans...