Monkey支持1344*896的分辨率输入, 先是把大的图分为6个448*448的图片块,再输入给一个可以接受448*448输入的VIT模型(这里比较有意思的是,Monkey比CogAgent早Release一个月,但后续TextMonkey的工作都没有和CogAgent进行比较过,一方面我觉得CogAgent的方法在细颗粒度领域确实有点一骑绝尘的意思,也有可能是二者虽然都在...
多模态模型结构 多模态大模型结构可以总结为如下五个主要关键组件。 模态编码器(Modality Encoder):负责将输入的非文本数据(如图像、视频、音频)转换为模型能够理解和处理的特征表示。例如,图像编码器(Image Encoder)、视频编码器等。 输入投影器(Input Projector):将模态编码器的输出与文本特征进行对齐,以便模型可以统...
行业大模型是指基于通用大模型技术底座,在落地到特定行业时,针对特定行业需求和应用场景融入大量行业特定的数据和知识,从而在专业领域内表现出更高的准确性和实用性。 行业大模型特点 共研产业研究院通过对公开信息分析、业内资深人士和相关企业高管的深度访谈,以及分析师专业性判断和评价撰写了《2025-2031年中国行业大...
NeurIPS 2024 | 小模型引导大模型生成,无需微调实现弱到强泛化! arXiv: https://arxiv.org/abs/2405.19262 Code: https://github.com/ZHZisZZ/weak-to-strong-search 大语言模型通常需要通过微调来符合人类的偏好,但直接微调这些大模型需要大量的资源,… Jie123 语言模型 语言模型(language model,LM)在自然语言...
今天给大家分享一篇有关大模型的综述性论文,Github获得8k小星星,发布时间是2024年,所以内容涵盖了有关大模型的最新进展。 项目网址:https://github.com/RUCAIBox/LLMSurvey 或者关注微信公众号:人工智能大讲堂,后台回复llms获取pdf,论文有中文版。 以下是文档内容的思维导图概括: ...
2023-2024必看的12篇【大模型领域综述】论文,附电子版PDF#人工智能 #深度学习 #大模型 - 人工智能论文搬砖学姐于20240101发布在抖音,已经收获了21.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
最后,在第8章中,我们通过总结目前的主要发现以及讨论未来工作的剩余问题来结束这次综述。 概述 在本节中,我们将概述LLM的背景,并总结GPT系列模型的技术演变。 大语言模型的背景 通常,LLM是指包含数千亿(或更多)参数的Transformer 到5000亿个token)进行了严格的实验,并拟合了一个类似的扩展法则,但具有不同的系数,...
-混合专家模型 (MoE) -上下文学习 -自主代理 -挑战、限制和风险 -挑战 -泛化能力 -推理深度 -限制 -数据偏见 -计算资源 -风险 -误导信息 -隐私泄露 -未来研究方向 -安全性 -隐私 -可解释性和透明度 -自主语言代理 -科学推理 -超级对齐 -总结
人工智能;电影制作;多模态技术;大语言模型;计算机视觉 1引言 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR),自1983年在美国华盛顿特区首次举办以来,已经发展成为计算机视觉领域最具影响力的年度盛会。作为CCF⁃A类会议,CVPR每年吸引全球相关科研工作者分享最新研究成果,这些成果不仅能够指引未来的研究方向,还推动了技术的实际应用。
作者重点关注了基于 Transformer 的 LLM 模型体系结构在从预训练到推理的所有阶段中优化长上下文能力的进展。 ChatGPT 的诞生,让基于 Transformer 的大型语言模型(LLM) 为通用人工智能(AGI)铺开了一条革命性的道路,并在知识库、人机交互、机器人等多个领域得到应用。然而,目前存在一个普遍的限制:由于资源受限,当前大...