大模型
LLM,VLM,模型
LLaVA-Plus：多模态大模型的新突破
LLaVA-Plus多模态大模型的重大突破，该模型具有丰富的多模态处理能力，创新的技能库概念，模块化与灵活性，以及LLM与多模态任务的融合。LLaVA-Plus的设计思路...
大模型幻觉问题无解？理论证明校准的LM必然会出现幻觉
研究指出，预训练语言模型产生幻觉的原因是固有的统计学原因，与Transformer架构或数据质量无关。语言模型可以用于生成文本或预测下一个token，但这篇论文强...
小语言模型在企业应用中崭露头角
文章主要讨论了小型语言模型（SLMs）在企业中的崭露头角，以及它们相对于大型语言模型（LLMs）的优势和挑战。文章指出，由于其较低的计算成本、领域特定以及...
腾讯LLaMA Pro大模型：突破大模型微调的知识遗忘难题
1. 引言：大模型微调中的挑战 - 大型语言模型（LLM）的微调在提升模型性能上起着关键作用，但面临知识遗忘的挑战。 - 香港大学的研究团队联合腾讯ARC实验...
基于开源模型搭建Agent系统教程
这篇文章主要介绍了使用大型语言模型（LLMs）作为代理系统的概念，重点介绍了ReAct代理的内部工作原理和挑战。文章首先解释了LLM Agent的定义和其在任务完成...
社区供稿 | 多轮对话推理速度提升 46%，开源方案打破 LLM 多轮对话的长度限制
第二段：讲述了StreamingLLM的优势和挑战，以及其通过观察注意力模块中Softmax的输出，解决了注意力 sink 的现象，提高了生成效果。第三段：介绍了Colossal-A...
LLM排行榜更新！谷歌Bard超过GPT-4，中国玩家未进前十
这篇文章主要介绍了最新的LLMs（大型语言模型）排行榜，其中谷歌的Bard模型在Imsys的LLMs排位赛上超过了GPT-4，跃居第二名。排行榜由UC伯克利研究人员主导的L...
大模型的未来： Agent， 如何让Agent协作，处理复杂任务
这篇文章主要讨论了Docker和Kubernetes（K8s）以及人工智能领域的发展趋势。首先介绍了Docker的优势，以及K8s对Docker的影响，类比了GPT和Agent的关系。然后...
手把手系列！无需 OpenAI 即可搭建 RAG 应用
这篇文章主要介绍了如何使用不同的大语言模型（LLM）来搭建对话式RAG应用。首先，作者提到了OpenAI以外的其他LLM，包括Nebula和Hugging Face的Embedding模型...
