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TextVQA上做过测试,但可能模型本身的重心有一些差异,不能直接拿来比较,关于这些我没有从论文...
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...
大模型技术正在快速进入工业、政务和金融等行业,推动自动化和智能化的发展。各行业对高效智能技术的需求不断上升,加速了大模型市场的扩展。2023年中国行业大模型市场规模达105亿元,受行业智能化转型需求带动,预计2024年市场规模将达到165亿元,同比增长达57%,2028年市场规模有望达到624亿元。 2023-2028年中国行业大模型...
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!
他们通过变化更大范围的模型大小(7000万到160亿个参数)和数据大小(50亿 在现有文献中,关于LLM的最小参数规模没有形成正式共识,因为模型容量还与数据规模和总计算量有关。在本综述中,我们采用稍宽松的LLM定义,并主要讨论模型规模大于100亿的语言模型。 由于原始论文中没有按照此法则训练的模型,我们使用了两位共同第...
-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
对CVPR 2024的录用论文进行可视化分析后,发现扩散模型(Diffusion Model)、三维视觉、神经辐射场(NeRF)、大语言模型(LLM)、多模态(Multimodal)、语义分割(Semantic Segmentation)等领域应用已成为时下热点。这些研究不仅在学术界具有重要意义,其技术成果也极大地推动了影视、游戏、动画和交互等领域的应用创新。
综述主要内容 本综述主要围绕四个研究问题来展开调查,如下所示: (1)如何在时间序列分析中有效 (Effectiveness) 地利用基础模型?我们将相关工作分为两个研究方向:从头开始预训练时间序列的基础模型和适应时间序列的大型语言基础模型(即LLMs)。对于第一个方向,我们讨论两个关键阶段:数据收集与对齐、架构设计。关于第二...