论言语模型对伦理和社会形成危害的危险
本文概述了六个详细的危险畛域，I.歧视、排挤和毒害，II.信息危害，III.失误信息的危害，IV.恶意经常使用，V.人机交互危害，以及VI.智能化、访问和环境危害，第一个危险畛域讨论了大规模言语模型中的偏心性和毒害危险，包括四种不同的危险，......
一文看懂RAG的各种套路
背景检索技术是指解析查问，并从外部数据源中失掉有关消息，在搜查、问答、介绍系统等多个畛域失掉宽泛运用，比如谷歌、Bing、baidu都是检索技术成功运行的典型代表，这些搜查引擎可以精准挑选并提供与用户查问相婚配的网页和文档，大大优化了消息检......
到图 从传统 RAG RAG 赋予大型言语模型更弱小的常识力气
大型言语模型，LLMs，在固定数据集上启动训练，其常识在最后一次性训练降级时就已固定，ChatGPT的惯例用户或许曾经留意到其妇孺皆知的局限性，训练数据截止到2021年9月，这种局限性会造成模型发生不准确或过期的照应，由于它们会，幻觉，信息......
更快 更强的端侧视觉言语模型 浙大等提出MobileVLM V2 3B媲美7B！美团 端侧实时运转
美团、浙大等于近日推出了MobileVLMV2，其中蕴含参数量1.7B、3B、以及7B的一系列视觉，言语模型，代码与模型以及适配的端侧推理打算都已开源，论文地址，https，arxiv.org，abs，2402.03766模型地址，http......
基于预训练模型的常识图谱嵌入编辑
一、引言常识图谱和大型言语模型都是用来表示和处置常识的手腕，不同于大型言语模型，常识图谱中的常识理论是结构化的，这样的结构让其具备更强的准确性和可解释性，常识图谱嵌入，KnowledgeGraphEmbedding，KGE，是一种将常识图谱......
数据高效和计算高效全都要！中科大& 微信等提出多模态大言语模型EE
论文链接，https，arxiv.org，pdf，2408.11795亮点直击在多模态钻研畛域，许多钻研应用少量图文对启动模态对齐学习，将大型言语模型，LLMs，转变为多模态LLMs，并在各种视觉言语义务中体现杰出，现有的方法关键分为两类，......
多模态视觉
本文回忆了多模态LLM，视觉，言语模型，近一年来的模型架构演进，对其中有代表性的上班启动了精炼总结，截止2024.04，继续更新ing...ASurveyonMultimodalLargeLanguageModels，arxiv.org，a......
言语模型常识编辑的鲁棒性钻研
一、引言随着大型言语模型的兴起，人造言语处置，NLP，社区面临的关键应战之一是如何高效地对模型启动微调，假设须要短期内扭转模型的某些行为，从新启动参数微调或许会过于耗时和低廉，在这种状况下，模型常识编辑，KnowledgeEditing，技......
Logic 打破大言语模型的逻辑瓶颈
爱戴的读者，感谢您阅读到这里，正如咱们讨论的言语模型一样，每团体都有自己的后劲和价值，认清自己，要么接受平庸，要么踏虚浮实从0到1去积攒资源，这世上素来没有便捷的、欲速不达的成功，无论是AI的开展还是团体的生长，都须要继续始终的致力和积攒，......
去掉预训练LLM成果反而优化 预训练大言语模型对期间序列预测真的有用吗
当天给大家引见一篇对于大模型在期间序列运行讨论的上班，这篇文章质疑大言语模型在期间序列预测中能否有效，并对目前最先进的3个基于大言语模型的期间序列预测模型启动试验，发现去掉大言语模型局部，改成一个attention网络，也能取得相反甚至更优......