AGI之MFM：《Multimodal Foundation Models: From Specialists to General-Purpose Assistants多模态基础模型：从专家到通用助手》翻译与解读之统一的视觉模型、加持LLMs的大型多模态模型 目录 4、Unified ...
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使用通用的编码器-解码器结构。
大语言模型LLMs应用于多模态推荐系统的实践思考
AGI之MFM：《Multimodal Foundation Models: From Specialists to General-Purpose Assistants多模态基础模型：从专家到通用助手》翻译与解读之简介/视觉理解 目录 相关文章 《Multimodal Foundation ...
诞生以来，一向以强大的自然语言处理能力而著称，人们试着将大型语言模型（Large Language Models，LLM）的强大推理和生成能力在除文本以外的模态数据上应用起来。例如图像、视频、音频、3D点云等。
题目: Visual Instruction Tuning机构：微软论文:任务: 视觉指令微调（具备对话，推理的能力，rather than 图像描述）特点: 利用GPT4做数据生成，以及评测，视觉projection不想BLIP2一样是Q-Former，而是一个简单的...
AGI之MFM：《Multimodal Foundation Models: From Specialists to General-Purpose Assistants多模态基础模型：从专家到通用助手》翻译与解读之与LLM协同工作的多模态智能体、结论和研究趋势 目录 6、...
模态编码器(Modality Encoder, ME)：负责将不同模态的输入编码成特征。常见的编码器包括图像的NFNet-F6、...语言模型骨架(LLM Backbone)：利用预训练的语言模型，负责处理各种模态的特征，进行语义理解、推理和决策。
三篇多模态大模型进展综述
标签： AIGC
MLLM 的相关研究课题，包括多模态幻觉、多模态上下文学习...相比于以往的多模态方法，例如以 CLIP 为代表的判别式，或以 OFA 为代表的生成式，新兴的 MLLM 展现出一些典型的特质：（1）模型大。（2）新的训练范式。
LLMs：《A Survey of Large Language ...LLMs：大型语言模型发展综述—序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力三种典型/六大关键技术+GPT系列技术演进)、资源(开源模型/闭源API
开源大语言模型LLM汇总
ChatGPT底层架构Transformer技术及源码实现（五）3.5 为何GPT-4才是NLP的真正重大突破？...GPT-4 是OpenAI 最新的大型语言模型，于2023年3月中旬发布，与之前的模型相比，GPT-4有了巨大改进，获得了全球赞誉。
如此前这篇文章《》中的第三部分所述，对于论文的摘要/总结、对话、翻译、语法检查而言，市面上的学术论文GPT的效果虽暂未有多好，可至少还过得去，而如果涉及到论文的修订/审稿，则市面上已有的学术论文GPT的效果则...
相比基础的 top-k 搜索，Rang Search 能够在一定距离内找到与目标相似...此外，新发布的 Cardinal 搜索引擎中进行了多方面的性能优化，包含 Zilliz 自研的向量索引、机器代码级别的计算优化，以及优化缓存感知算法等。
ChatGPT是由总部位于旧金山的初创公司 OpenAI 开发的人工智能聊天机器人。该公司于 2022 年 11 月 30 日推出了 ChatGPT。OpenAI 于 2015 年由 Elon Musk 和 Sam Altman 共同创立，...ChatGPT 是一种大型语言模型 (LLM)
中国的，已经震惊了外国科技圈。这不，这几天商量大模型的更新，直接让外国网友惊呼:太疯狂了，中国的AI界究竟还有多少我们不知道的巨变?...所以说了这么多，得到日日新5.0加持的产品，到底会有怎样非一般的体验?
LLaVA++为Phi-3和Llama-3带来的主要好处是增强了视觉处理能力、提升了指令遵循能力和学术任务处理能力，以及提升了跨模态交互能力，这些改进使得LLaVA++在多个领域内具有更广泛的应用潜力。
看完了SelfAsk和React的实现，不难发现二者存在一些局限性更适合简单的工具调用：这里的简单是指工具的输入和上文的文本语义比较符合，工具输入比较“自然语言”风格例如搜索。高度结构化和符号化的工具输入，使用...
Vitron是一款通用视觉多模态大模型，支持从视觉理解到视觉生成、从低层次到高层次的一系列视觉任务，解决了图像/视频模型割裂问题，为下一代通用视觉大模型的发展提供了新的方向。最近，字节跳动技术团队开源了一种...
AGI之MFM：《Multimodal Foundation Models: From Specialists to General-Purpose Assistants多模态基础模型：从专家到通用助手》翻译与解读之视觉理解、视觉生成 目录 2、Visual Understanding视觉理解 ...
LLM-based Agents
标签： 人工智能
由于 LLMs 有着优秀的工具调用能力，一个直观的想法就是：代理可以将 LLMs 作为控制枢纽，通过级联的方式调用现有的工具集或者专家模型，感知音频信息。他在《心智社会》（The Society of Mind）一书中提出了一种...
智能体社会是人工智能代理的最高形态和目标，它是由多个人工智能体组成的一个复杂的、动态的、自组织的、自适应的、协作的、竞争的、进化的系统，它可以根据自身的目标和环境的变化，进行一些复杂和灵活的动作和任务...
LLM的训练数据集是固定的,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识。LLM的参数量巨大,随时进行fine-tuning需要消耗大量的资源，并且需要相当长的时间。LLM的知识是编码在数百亿个参数中的,无法直接查询或编辑...
列举了3月的AIGC资讯，跟着视频精读GPT-4
LLMs：大型语言模型评估研究综述—理解智能本质(具备推理能力)、AI评估的重要性(识别当前算法的局限性+设计更强大模型的关键工具)、评估LLMs的四大意义、三维度(What+Where+How)综述LLMs评估、LLMs大语言模型的三大...
为了让大家能更加直观的看到大模型领域的发展，我们整理了国内外顶尖的大模型，提供给大家参考和使用。
LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等
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