本论文旨在追踪和总结多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model)的最新进展,主要内容包括模型架构、训练策略和数据以及评估。然后,作者介绍了关于如何扩展多模态大语言模型以支持更多粒度、模态、语言和场景的研究主题。作者还介绍了多模态大语言模型面临的幻觉问题以及包括多模态上下文学习、多模态思维链、大语言模...
论文:《Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model 》 论文地址:https://arxiv.org/abs/2305.18290 背景:RLHF是一个复杂、不稳定、难训练的过程(用reward model进行ppo强化学习等),而DPO可以避开训练奖励模型这个步骤,直接对排序数据集进行直接偏好学习。将对奖励函数的损失转为...
生活娱乐 搜试试 续费VIP 立即续费VIP 会员中心 VIP福利社 VIP免费专区 VIP专属特权 客户端 登录 百度文库 其他 large language model (llm)综述large language model (llm)综述 大型语言模型综述 ©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
大模型(Large Model)常识综述(一)有趣AI项目Colorpik Digital Ink Pen智能笔通过内置传感器,可以扫描吸取任何物体的颜色。内置了一个可填充的墨水盒,所以它内置的颜色传感器,可以根据RGB传感器捕捉的数据准…
LLaMA(Large Language Model Family of AI)是一种新型的大语言模型,其由美国人工智能公司OpenAI开发。LLaMA模型家族包括多个版本,从LLaMA-1B到LLaMA-17B,参数规模逐渐增大。LLaMA模型家族的出现,为大语言模型的研究和应用提供了新的选择。五、参数高效适配随着大语言模型的规模不断增大,模型的训练和推理成本也变得越来...
approaches to advancing language intelligence of machines. In general, LM aims to model the generative likelihood of word sequences, so as to predict the probabilities of future (or missing) tokens. The research of LM has received extensive attention in the literature, which can be divided ...
大模型的全面回顾:A Comprehensive Overview of Large Language Models 返回论文和资料目录 论文地址 1.导读 相比今年4月的中国人民大学发表的大模型综述,这篇综述角度更侧重于大模型的实现,更加硬核,更适合深入了解大模型的一些细节。 2.介绍 下图给出了近几年开源或闭源的大模型趋势图。可以看到除了2023年闭源的大...
ModelSelf-Improvement VILA-2 [54] DataAugmentation WRAP [150] ,KMLM [133] ,bioR [276] ,Physics-based [134] DataSynthesisandAugmentationforLargeLanguageModels:ASurvey GeneralModelDistillation LAB [191] ,LLM2LLM [107] ,GLAN [111] ,Clingen [226] , Baize [222] ,Evol-Instruct [223] ,HuaTuo...
evolvinglargescalecorporashowingstrongcapabilitiesinsolvingvariousnaturallanguageprocessingNLPhatmodelscalingcanleadtoanimprovedmodelcapacitytheyfurtherinvestigatethescalingeffectbyincreasingtheparameterscaletoanevenlargersize.Interestingly,whentheparameterscaleexceedsacertainlevel,theseenlargedlanguagemodelsnotonlyachieveasigni...
1 Introduction 大模型和知识图谱结合的综述。 简单介绍一下大模型和知识图谱的优缺点: 如上所示。 本文主要划分为三个模块,分别为: KG-enhanced LLMs LLM-augmented KGs Synergized LLM + KG 2 Background 主要介绍了LLM和KG 2.1 Large Language Model(LLMs) ...