
小身板大能量:树莓派玩转 Phi-2、Mistral 和 LLaVA 等AI大模型~
小身板大能量:树莓派玩转 Phi-2、Mistral 和 LLaVA 等AI大模型~你是否想过在自己的设备上运行自己的大型语言模型(LLMs)或视觉语言模型(VLMs)?你可能有过这样的想法,但是一想到要从头开始设置、管理环境、下载正确的模型权重,以及你的设备是否能处理这些模型的不确定性,你可能就犹豫了。
你是否想过在自己的设备上运行自己的大型语言模型(LLMs)或视觉语言模型(VLMs)?你可能有过这样的想法,但是一想到要从头开始设置、管理环境、下载正确的模型权重,以及你的设备是否能处理这些模型的不确定性,你可能就犹豫了。
大模型的的发布固然令人欣喜,但是各类测评也是忙坏了众多 AI 工作者。大模型推理的幻觉问题向来是 AI 测评的重灾区,诸如 9.9>9.11 的经典幻觉问题,各大厂家恨不得直接把问题用 if-else 写进来。
在当今迅速发展的人工智能时代,大语言模型(LLMs)在各种应用中发挥着至关重要的作用。然而,随着其应用的广泛化,模型的安全性问题也引起了广泛关注。
2024年,AI Agent称得上最火热的概念。一方面,大模型赛道降温,并呈现出赢家通吃的局面;另一方面,AI Agent则是大模型应用落地的最佳形式,其能够解决LLMs在具体应用场景中的局限性。
近年来,基于大型语言模型(LLMs)的多智能体系统(MAS)已成为人工智能领域的研究热点。
大语言模型(LLMs)通过更多的推理展现出了更强的能力和可靠性,从思维链提示发展到了 OpenAI-o1 这样具有较强推理能力的模型。
目前大语言模型(Large Language Models, LLMs)的推理能力备受关注。从思维链(Chain of Thought,CoT)技术提出,到以 o1 为代表的长思考模型发布,大模型正在展现出接近人类甚至领域专家的水平,其中数学推理是一个典型任务。
大语言模型(LLMs)在推理任务上展现出了令人瞩目的能力,但其推理思维方式的单一性一直是制约性能提升的关键瓶颈。目前的研究主要关注如何通过思维链(Chain-of-Thought)等方法来提升推理的质量,却忽视了一个重要维度——推理类型的多样性。
以 GPT4V 为代表的多模态大模型(LMMs)在大语言模型(LLMs)上增加如同视觉的多感官技能,以实现更强的通用智能。虽然 LMMs 让人类更加接近创造智慧,但迄今为止,我们并不能理解自然与人工的多模态智能是如何产生的。
当前,生成式AI正席卷整个社会,大语言模型(LLMs)在文本(ChatGPT)和图像(DALL-E)生成方面取得了令人惊叹的成就,仅仅依赖零星几个提示词,它们就能生成超出预期的内容