统计可控数据合成！新框架突破大模型数据生成局限，麦吉尔大学团队推出LLMSynthor
统计可控数据合成！新框架突破大模型数据生成局限，麦吉尔大学团队推出LLMSynthor现有的数据合成方法在合理性和分布一致性方面存在不足，且缺乏自动适配不同数据的能力，扩展性较差。
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6494 点击 2025-05-25 15:42
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现有的数据合成方法在合理性和分布一致性方面存在不足，且缺乏自动适配不同数据的能力，扩展性较差。
在文档理解领域，多模态大模型（MLLMs）正以惊人的速度进化。从基础文档图像识别到复杂文档理解，它们在扫描或数字文档基准测试（如 DocVQA、ChartQA）中表现出色，这似乎表明 MLLMs 已很好地解决了文档理解问题。然而，现有的文档理解基准存在两大核心缺陷：
多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用，在训练阶段可以提供稳定的 reward，评估阶段可以选择更好的 sample 结果，甚至单独作为 evaluator。
多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用：
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大型语言模型（LLMs）在上下文知识理解方面取得了令人瞩目的成功。
多模态大模型（MLLMs）在视觉理解与推理等领域取得了显著成就。然而，随着解码（decoding）阶段不断生成新的 token，推理过程的计算复杂度和 GPU 显存占用逐渐增加，这导致了多模态大模型推理效率的降低。
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大型语言模型（LLMs）在广泛的自然语言处理（NLP）任务中展现出了卓越的能力。
自回归模型，首次生成2048×2048分辨率图像！来自Meta、西北大学、新加坡国立大学等机构的研究人员，专门为多模态大语言模型（MLLMs）设计的TokenShuffle，显著减少了计算中的视觉Token数量，提升效率并支持高分辨率图像合成。