盘点目前最常用的四种语言模型压缩技术
模型压缩是在不损害其有效性的情况下最小化机器学习模型大小的行为，由于大型神经网络经常因为过度参数化而包含冗余的计算单元，这种方法对它们是有效的。...
突破大语言模型的逻辑瓶颈 Logic
亲爱的读者，感谢您阅读到这里，正如我们探讨的语言模型一样，每个人都有自己的潜力和价值，认清自己，要么接受平凡，要么踏踏实实从0到1去积累资源，这世上从来没有简单的、一蹴而就的成功，无论是AI的发展还是个人的成长，都需要持续不断的努力和积累，......
语言模型知识编辑的鲁棒性研究
一、引言随着大型语言模型的兴起，自然语言处理，NLP，社区面临的主要挑战之一是如何高效地对模型进行微调，如果需要短期内改变模型的某些行为，重新进行参数微调可能会过于耗时和昂贵，在这种情况下，模型知识编辑，KnowledgeEditing，技......
多模态视觉
本文回顾了多模态LLM，视觉语言模型，近一年来的模型架构演进，对其中有代表性的工作进行了精炼总结，截止2024.04，持续更新ing...ASurveyonMultimodalLargeLanguageModels，arxiv.orgabs......
去掉预训练LLM效果反而提升 预训练大语言模型对时间序列预测真的有用吗
今天给大家介绍一篇关于大模型在时间序列应用探讨的工作，这篇文章质疑大语言模型在时间序列预测中是否有效，并对目前最先进的3个基于大语言模型的时间序列预测模型进行实验，发现去掉大语言模型部分，改成一个attention网络，也能取得相同甚至更优......
LLM CuMo 使用协同再利用的混合专家模型来扩展多模态大型语言模型
一、结论写在前面近期，多模态大型语言模型，LLMs，的发展主要集中在通过增加文本图像配对数据和增强LLMs来提高多模态任务的性能，然而，这些扩展方法计算成本高昂，且忽视了从视觉方面有效提升模型能力的重要性，受到混合专家，MoE，在LLMs中......
GSM AI数学天才还是数字骗子
1、AI模型升级有妙招！&，quot，废物利用&，quot，让大语言模型更强大想象一下，如果能把你的旧手机变成最新的智能设备，是不是很酷，在AI领域，研究人员就实现了类似的&，quot，魔法&......
AI的最新力作如何重新定义边缘计算 AI界的小而美 Mistral
大模型领域的发展日新月异，每天都有许多有趣的论文值得深入品读，下面是本期觉得比较有意思的论文，1、AI界的&，quot，小而美&，quot，MistralAI的最新力作如何重新定义边缘计算2、多智能体协作让大语言......
一文看懂RAG的各种套路
背景图片检索技术是指解析查询，并从外部数据源中获取有关信息，在搜索、问答、推荐系统等多个领域得到广泛运用，比如谷歌、Bing、baidu都是检索技术成功应用的典型代表，这些搜索引擎可以精准筛选并提供与用户查询相匹配的网页和文档，大大提升了信......
基于预训练模型的知识图谱嵌入编辑
一、引言知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段，不同于大型语言模型，知识图谱中的知识通常是结构化的，这样的结构让其具有更强的准确性和可解释性，知识图谱嵌入，KnowledgeGraphEmbedding，KGE，是一种将知识图谱......