Dato il panorama in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, uno degli ostacoli più grandi che i leader tecnologici spesso incontrano è la transizione da un approccio "sperimentale" a uno "pronto per l'impresa".
I significativi progressi nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno ispirato lo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni multimodali (MLLM). I primi sforzi MLLM, come LLaVA, MiniGPT-4 e InstructBLIP,...
La capacità di interpretare accuratamente informazioni visive complesse è un obiettivo cruciale dei modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni (MLLM). Lavori recenti dimostrano che una percezione visiva migliorata significativamente...
Il notevole successo del pretraining su larga scala seguito da una messa a punto specifica per attività per la modellazione del linguaggio ha reso questo approccio una pratica standard. Analogamente, i metodi di visione artificiale sono...
Gli attuali modelli LLM (Large Language Model) a lungo contesto possono elaborare input fino a 100,000 token, ma faticano a generare output che superano anche la modesta lunghezza di 2,000...
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono sempre più utilizzati per compiti complessi che richiedono chiamate a generazione multipla, tecniche di prompt avanzate, flusso di controllo e input/output strutturati. Tuttavia, sistemi efficienti per...
L'addestramento dei modelli multimodali di grandi dimensioni (LMM) di frontiera richiede set di dati su larga scala con sequenze interlacciate di immagini e testo in formato libero. Sebbene gli LMM open source si siano evoluti rapidamente,...
Era il 2018, quando fu introdotta per la prima volta l'idea dell'apprendimento per rinforzo nel contesto di un modello mondiale di rete neurale, e presto, questo fondamentale...
L'avvento di modelli di intelligenza artificiale generativa profonda ha accelerato in modo significativo lo sviluppo dell'intelligenza artificiale con notevoli capacità nella generazione del linguaggio naturale, nella generazione 3D, nella generazione di immagini e...
La filigrana LLM, che integra segnali impercettibili ma rilevabili all'interno degli output del modello per identificare il testo generato dai LLM, è vitale per prevenire l'uso improprio di linguaggio di grandi dimensioni...
Grazie alle sue robuste prestazioni e all'ampia applicabilità rispetto ad altri metodi, LoRA o adattamento di basso rango è uno dei PEFT o parametri più popolari...
Sebbene AutoML sia diventato popolare alcuni anni fa, i primi lavori su AutoML risalgono ai primi anni '90, quando gli scienziati pubblicarono i primi articoli...
Il recente progresso e avanzamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni ha registrato un aumento significativo delle capacità di ragionamento, comprensione e interazione del linguaggio visivo. Le strutture moderne raggiungono questo obiettivo...
I recenti progressi nell'architettura e nelle prestazioni dei modelli multimodali di grandi linguaggi o MLLM hanno evidenziato l'importanza di dati e modelli scalabili per migliorare...
Nei moderni framework di machine learning e intelligenza artificiale, i trasformatori sono uno dei componenti più utilizzati in vari settori, tra cui la serie GPT e BERT in...