【迪哥谈AI】火爆全网的Agent,智能体框架这么多,它们各自优缺点是什么呢?-Agent/大模型微调/LMM共计3条视频,包括:【迪哥谈AI】火爆全网的Agent,智能体框架这么多,它们各自优缺点是什么呢?-Agent/大模型微调/LMM、1.Agent(智能体)到底是做什么的,如何能帮我们干活呢
这就导致需要一种多模态方法,在不进行微调的情况下将许多样本压缩成更少的 token。为此,来自加州大学伯克利分校、IBM 研究和麻省理工学院的研究团队利用多模态任务向量(MTV)压缩在模型注意力头中的上下文示例的紧凑隐式表示,使 LMM 能够执行多模态、多样本的上下文学习。具体来说,他们首先证明了 LMM 中存在这种 MTV,...
实验结果表明,通过指令微调后的开源模型在任务处理效率上有了显著提升,大型语言模型(LLM)的平均成功率从4.59%跃升至21.50%,而轻量级语言模型(LMM)的成功率也从1.93%提高到了13.28%。这一进展不仅缩小了开源模型与闭源模型之间的性能差距,也为智能体技术的研究和实际应用开辟了新的可能性。链接...