清点目前最罕用的四种言语模型紧缩技术
经过在几个模型组件之间共享参数，咱们可以缩小神经网络的内存占用，当一些或一切层共享同一组权重而不是每层或组件都有共同的权重时，模型必定坚持的参数数量大大缩小，人们可以预先定义模型的架构，使其具备共享权重，或许在训练后将权重共享作为一种模型紧......
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，......
大言语模型在数仓数据控制上的落地通常
随着数据规模的始终增长和业务需求的日益复杂，数据仓库，DataWarehouse，的树立和控制变得越来越关键，数据控制也成为数据仓库树立中无法漠视的一环，其中数仓元数据和目的是对数据的描画和度量，关于数据剖析和决策起着至关关键的作用，但是，......
打破大言语模型的逻辑瓶颈 Logic
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，......
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......
从传统 RAG 赋予大型言语模型更弱小的常识力气 到图 RAG
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......
浙大等提出MobileVLM 端侧实时运转 更快 V2 更强的端侧视觉言语模型 3B媲美7B！美团
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......
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......
预训练大言语模型对期间序列预测真的有用吗 去掉预训练LLM成果反而优化
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......
经常使用协同再应用的混合专家模型来裁减多模态大型言语模型 LLM CuMo
一、论断写在前面近期，多模态大型言语模型，LLMs，的开展关键集中在经过参与文本，图像配对数据和增强LLMs来提高多模态义务的性能，但是，这些裁减方法计算老本高昂，且漠视了从视觉方面有效优化模型才干的关键性，遭到混合专家，MoE，在LLMs......