大模型语言模型（LLM）和大型多模态语言模型（LMM）是两种不同类型的语言模型。大模型语言模型（LLM）是指在自然语言处理领域中使用的大规模预训练语言模型。这些模型通常是基于神经网络的深度学习模型，通过在大规模文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和语义理解能力。LLM可以用于各种自然语言处理任务，如文本...
LLM 主要应用于自然语言处理领域，而 LMM 则可以应用于更广泛的领域，如智慧城市、智能制造、医疗健康等...
它们的主要区别在于随机效应的存在和数据结构的层次性。LMM特别适用于具有多个层次的数据结构,而LLM可以用于更广泛的数据类型。
直观的语言交互：LLMs使得人与车辆之间的交流变得直观。人类可以表达抽象的命令和感受，而LLMs则能够准确...
大模型语言模型（LLM）与大型多模态语言模型（LMM）的区别在于输入与应用场景。一般提及大语言模型，多指文本输入的模型。多模态大语言模型则能接受文本、图片、视频、音频等多样格式输入，例如图像到视频的生成即是LMM的应用。LLM的模型架构多基于Transformer，而LMM则可能融合更多模型类型，如CNN、RNN等。LLM...
两者本质区别是训练是喂给模型的数据类型/形态不一样。如果喂给多种类型数据,那模型就能学习到不同类型信息之间的相关性,也就是多模态模型了。 发布于 2024-03-13 18:43・北京 1 男生为救心脏骤停的同学缺考职教高考,考试院称正常来说高考是没有补考的,这种情况应该有特殊的补考机制吗? 2780 万热度 2 5月...
尽管大语言模型（LLMs）在语言智能方面取得了显著进展，但视觉-空间智能的研究仍然不足。然而其在机器人...
这是一个三阶段框架，用于从音乐和舞蹈数据合成3D舞蹈摄像机运动。该方法包括关键帧检测、关键帧合成和...
【导读】典型的MLLM可以抽象为三个模块，即预训练的Modality Encoder、预训练的LLM、连接它们的模态接口...
区别总结 1.模态处理能力：LLM主要处理文本数据。MM-LLM能够处理文本数据，并整合图像、音频、视频等多种...