大语言模型(LLM)正在推动通信行业向智能化转型,在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来,LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战,并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
大语言模型(LLM)正在推动通信行业向智能化转型,在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来,LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战,并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
多模态AI是一种将不同形式的数据(如文本、图像、音频等)融合在一起的技术,旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从每种模态中获取独特的但互补的信息,从而构建出更全面的世界观。例如,在一个自动驾驶场景中,图像数据可以帮助系统识别道路上的行人,而雷达数据则能够感知车距,两者结合能够显著提升决策准确性。
随着对现有互联网数据的预训练逐渐成熟,研究的探索空间正由预训练转向后期训练(Post-training),OpenAI o1 的发布正彰显了这一点。
善智者,动于九天之上。
多模态大语言模型(MLLM)如今已是大势所趋。 过去的一年中,闭源阵营的GPT-4o、GPT-4V、Gemini-1.5和Claude-3.5等模型引领了时代。
EMOVA(EMotionally Omni-present Voice Assistant),一个能够同时处理图像、文本和语音模态,能看、能听、会说的多模态全能助手,并通过情感控制,拥有更加人性化的交流能力。
视觉数据的种类极其多样,囊括像素级别的图标到数小时的视频。现有的多模态大语言模型(MLLM)通常将视觉输入进行分辨率的标准化或进行动态切分等操作,以便视觉编码器处理。然而,这些方法对多模态理解并不理想,在处理不同长度的视觉输入时效率较低。
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,特别是在生成式AI领域的突破,我们见证了许多新兴技术的诞生,它们正逐步改变着我们的生活和工作方式。
在多模态领域,开源模型也超闭源了!
Meta首个理解图文的多模态Llama 3.2来了!这次,除了11B和90B两个基础版本,Meta还推出了仅有1B和3B轻量级版本,适配了Arm处理器,手机、AR眼镜边缘设备皆可用。