告别传统指令微调,大模型特定任务性能提升有新方法了。 一种新型开源增强知识框架,可以从公开数据中自动提取相关知识,针对性提升任务性能。 与基线和SOTA方法对比,本文方法在各项任务上均取得了更好的性能。
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2800 点击 2024-09-29 15:59
告别传统指令微调,大模型特定任务性能提升有新方法了。 一种新型开源增强知识框架,可以从公开数据中自动提取相关知识,针对性提升任务性能。 与基线和SOTA方法对比,本文方法在各项任务上均取得了更好的性能。
随着大模型的快速发展,指令调优在提升模型性能和泛化能力方面发挥着至关重要的作用。
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。