多模态大语言模型（MLLM）是近年来一个新兴的研究热点，它利用强大的大语言模型（LLM）作为大脑进行多模态研究。MLLM令人惊讶的涌现能力，比如基于图像写故事和无ocr的数学推理，在传统方法中是罕见的，这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。本文旨在对MLLM的最新研究进展进行跟踪和总结。首先，论文提出了MLLM的...
我们的调查范围如下所述：1）“大语言模型” 一词指的是规模足够大的语言模型。这些模型通常采用 Transformer 架构，并以自回归方式运行。使用较小模型进行算法设计的研究，如传统的基于模型和机器学习辅助的算法，不在考虑范围内。虽然精确定义 “大型” 模型具有挑战性，但大多数前沿的大型语言模型包含超过十亿个参数。
在基于模型的强化学习(model-based RL)中,LLM可以作为多模态世界模型(world model),结合自身知识和建模能力来生成高质量长期轨迹或者学习世界状态转移表征。 在可解释强化学习中,大模型可以通过理解轨迹、环境与任务,根据prompt自动生成代理的自然语言行为解释,增加用户在调用、调优RL模型时的理解。 讨论(Discussion) LLM...
对于研究了多种模型大小的论文,这里仅给出了最大的模型。对于 Tokenizer 项为 SP 的论文,研究者表示无法从相应论文中得知使用的是 BPE 还是 Unigram token 化方法。 对照实验:介绍新 LLM 的论文通常缺乏对照实验,这可能是由于训练足够多模型的成本过高。 (设计)维度诅咒:通常而言,LLM 实验的设计空间的维度很高。
一、简要介绍 近年来,对大型语言模型(LLM)的研究出现了爆炸式的增长,同时伴随着公众对这一话题的参与。虽然LLM最初是自然语言处理中的一个领域,但它在包括游戏在内的广泛应用和领域中都显示出了非凡的潜力。本文调查了LLM在游戏中的各种应用程序的现状,并确定了L
在论文中,我们也罗列了部分任务的现有标准数据集: 这些数据集的网址链接都在 GitHub repo 中给出,而其他任务,尤其是单元测试生成、断言生成、代码反混淆等软件测试相关任务,目前还没有大规模的标准数据集,大语言模型在其中的应用也较少,是 NLP 与 SE 未来工作可以重点考虑的方向。
同时,论文根据信息抽取技术对所有方法进行了分类。 数据增强 (Data augmentation) 数据增强涉及生成有意义且多样化的数据,以有效增强训练样本,同时避免引入不真实、误导性和偏差的模式。近年来,强大的大语言模型在数据生成任务中表现出色,吸引了许多研究人员使用大语言模型生成用于信息抽取(IE)的合成数据。根据技术手段,数...
结合论文说一下我对多模态大模型的理解。 / 01 / 多模态的概念 在机器学习中,图像、视频、文本、语音等每一种数据形式都是一种模态,所谓多模态,就是利用模型去同时处理多个模态数据,例如图生文本、文本生图等。多模态大模型则是在大规模语料上预训练能更好地理解和处理复杂的多模态数据。
最近，由Anthropic推出的Computer Use利用基于多模态大模型的智能体操控电脑完成各种任务，让人们为之兴奋，也带动了学术界与工业界在OS Agents相关领域的研究与发展。浙江大学联合OPPO、零一万物等十个机构共同梳理了OS Agents的发展现状以及未来可能，并形成了一篇综述，旨在推动该领域的持续发展。如下是我们对论文的中文...
具体而言,根据论文中报告的结果,测量了不同模型相对于共享基准线的改进,并使用相同的指标在相同的数据集上对它们进行评估。比较结果显示在表3-6中。大多数改进都以粗体显示,N@k表示NDCG@k,H@k表示HitRate@k。重要的是要认识到,如果没有精心设计的平台和周到的实验设置,就无法进行全面和准确的评估。各种因素,如...