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没有等来OpenAI开源GPT-4o,等来了开源版VITA

没有等来OpenAI开源GPT-4o,等来了开源版VITA

没有等来OpenAI开源GPT-4o,等来了开源版VITA

大语言模型 (LLM) 经历了重大的演变,最近,我们也目睹了多模态大语言模型 (MLLM) 的蓬勃发展,它们表现出令人惊讶的多模态能力。 特别是,GPT-4o 的出现显著推动了 MLLM 领域的发展。然而,与这些模型相对应的开源模型却明显不足。开源社区迫切需要进一步促进该领域的发展,这一点怎么强调也不为过。

来自主题: AI资讯
7556 点击    2024-08-14 17:38
CPU反超NPU,llama.cpp生成速度翻5倍!LLM端侧部署新范式T-MAC开源

CPU反超NPU,llama.cpp生成速度翻5倍!LLM端侧部署新范式T-MAC开源

CPU反超NPU,llama.cpp生成速度翻5倍!LLM端侧部署新范式T-MAC开源

T-MAC是一种创新的基于查找表(LUT)的方法,专为在CPU上高效执行低比特大型语言模型(LLMs)推理而设计,无需权重反量化,支持混合精度矩阵乘法(mpGEMM),显著降低了推理开销并提升了计算速度。

来自主题: AI资讯
5346 点击    2024-08-13 17:42
2B多模态新SOTA!华科、华南理工发布Mini-Monkey,专治「切分增大分辨率」后遗症

2B多模态新SOTA!华科、华南理工发布Mini-Monkey,专治「切分增大分辨率」后遗症

2B多模态新SOTA!华科、华南理工发布Mini-Monkey,专治「切分增大分辨率」后遗症

Mini-Monkey 是一个轻量级的多模态大型语言模型,通过采用多尺度自适应切分策略(MSAC)和尺度压缩机制(SCM),有效缓解了传统图像切分策略带来的锯齿效应,提升了模型在高分辨率图像处理和文档理解任务的性能。它在多项基准测试中取得了领先的成绩,证明了其在多模态理解和文档智能领域的潜力。

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4550 点击    2024-08-12 17:18
ACL 2024 Oral|我们离真正的多模态思维链推理还有多远?

ACL 2024 Oral|我们离真正的多模态思维链推理还有多远?

ACL 2024 Oral|我们离真正的多模态思维链推理还有多远?

在过去的几年中,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境,还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。

来自主题: AI技术研报
8935 点击    2024-08-11 13:25
CMU清华教LLM练成数学高手,LeanSTaR训练模型边思考边证明,登顶新SOTA

CMU清华教LLM练成数学高手,LeanSTaR训练模型边思考边证明,登顶新SOTA

CMU清华教LLM练成数学高手,LeanSTaR训练模型边思考边证明,登顶新SOTA

LLM数学水平不及小学生怎么办?CMU清华团队提出了Lean-STaR训练框架,在语言模型进行推理的每一步中都植入CoT,提升了模型的定理证明能力,成为miniF2F上的新SOTA。

来自主题: AI技术研报
6328 点击    2024-08-10 11:45
a16z前合伙人:大模型从技术突破到产品颠覆,还需最后一跃

a16z前合伙人:大模型从技术突破到产品颠覆,还需最后一跃

a16z前合伙人:大模型从技术突破到产品颠覆,还需最后一跃

数以亿计的人体验过ChatGPT,但许多人尝试过后便未再回头。每家大型企业也都曾尝试过相关试点项目,但真正投入应用的却寥寥无几。这其中部分原因可能只是时间问题。然而,大型语言模型(LLMs)可能也存在陷阱:它们看似是产品,给人以神奇之感,但实际上并非如此。或许,我们终究需要经历寻找产品与市场契合点的漫长而单调的探索过程。

来自主题: AI资讯
5388 点击    2024-08-08 09:32
错误率从10%降至0.01%,领英全面分享LLM应用落地经验

错误率从10%降至0.01%,领英全面分享LLM应用落地经验

错误率从10%降至0.01%,领英全面分享LLM应用落地经验

随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,各行各业加快了 LLM 应用落地的步伐。为了改进 LLM 的实际应用效果,业界做出了诸多努力。

来自主题: AI资讯
6414 点击    2024-08-07 11:24
ACL 2024 Oral | 大模型也会被忽悠?揭秘AI的信念之旅

ACL 2024 Oral | 大模型也会被忽悠?揭秘AI的信念之旅

ACL 2024 Oral | 大模型也会被忽悠?揭秘AI的信念之旅

地球是平的吗? 当然不是。自古希腊数学家毕达哥拉斯首次提出地圆说以来,现代科学技术已经证明了地球是圆形这一事实。 但是,你有没有想过,如果 AI 被误导性信息 “忽悠” 了,会发生什么? 来自清华、上海交大、斯坦福和南洋理工的研究人员在最新的论文中深入探索 LLMs 在虚假信息干扰情况下的表现,他们发现大语言模型在误导信息反复劝说下,非常自信地做出「地球是平的」这一判断。

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2903 点击    2024-08-07 11:20