多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model,MLLM)依赖于LLM丰富的知识储备以及强大的推理和泛化能力来解决多模态问题,目前已经涌现出一些令人惊叹的能力,比如看图写作和看图写代码。 但仅根据这些样例很难充分反映MLLM的性能,目前仍然缺乏对MLLM的全面评测。 为此,腾讯优图实验室联合厦门大学在新建的评测基准MM...
多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model,MLLM)依赖于LLM丰富的知识储备以及强大的推理和泛化能力来解决多模态问题,目前已经涌现出一些令人惊叹的能力,比如看图写作和看图写代码。 但仅根据这些样例很难充分反映MLLM的性能,目前仍然缺乏对MLLM的全面评测。 为此,腾讯优图实验室联合厦门大学在新建的评测基准MM...
多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model,MLLM)依赖于LLM丰富的知识储备以及强大的推理和泛化能力来解决多模态问题,目前已经涌现出一些令人惊叹的能力,比如看图写作和看图写代码。 但仅根据这些样例很难充分反映MLLM的性能,目前仍然缺乏对MLLM的全面评测。 为此,腾讯优图实验室联合厦门大学在新建的评测基准MM...
多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model,MLLM)依赖于LLM丰富的知识储备以及强大的推理和泛化能力来解决多模态问题,目前已经涌现出一些令人惊叹的能力,比如看图写作和看图写代码。 但仅根据这些样例很难充分反映MLLM的性能,目前仍然缺乏对MLLM的全面评测。 为此,腾讯优图实验室联合厦门大学在新建的评测基准MM...
Large language models (LMs) can be "prompted" to perform a range of natural language processing (NLP) tasks, given some examples of the task as input. However, these models often express unintended behaviors such as making up facts, generating biased or toxic text, or simply not following us...
大型语言模型(Large language models,LLMs)可以通过被prompted来执行一系列NLP任务,这通常以给出一些任务相关的样本的方式来完成。然而LLMs经常会展现出一些非预期的行为。这些行为包括编造事实、生成有偏见或有毒的文本,或者简单地不按照用户的指令进行操作。这是因为很多最近的LLMs使用的语言建模目标(预测来自互联网网...
在NLP 领域,指令微调技术(Instruction-Tuning) 帮助大语言模型 (Large Language Model, LLM) 推广到各种各样的任务上面。做法其实就是对预训练好的大语言模型进行有监督微调,只是这个微调的数据集中包含了很多自然语言指令,指令微调技术使得模型能够处理并遵循人类的指令。
多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model,MLLM)依赖于LLM丰富的知识储备以及强大的推理和泛化能力来解决多模态问题,目前已经涌现出一些令人惊叹的能力,比如看图写作和看图写代码。 但仅根据这些样例很难充分反映MLLM的性能,目前仍然缺乏对MLLM的全面评测。
“For example, large language models cangenerate outputs that are untruthful, toxic, or simply not helpful to the user. In other words, these models are notalignedwith their users. (ChatGPT翻译:大型语言模型可以生成不真实、有毒、或者对用户没有帮助的输出。换句话说,这些模型与用户不匹配。) ...
Large language models (LMs) can be “prompted” to perform a range of natural language process- ing (NLP) tasks, given some examples of the task as input. However, these models often express unintended behaviors such as making up facts, generating biased or toxic text, or sim...