
用LLaVA解读数万神经元,大模型竟然自己打开了多模态智能黑盒
用LLaVA解读数万神经元,大模型竟然自己打开了多模态智能黑盒以 GPT4V 为代表的多模态大模型(LMMs)在大语言模型(LLMs)上增加如同视觉的多感官技能,以实现更强的通用智能。虽然 LMMs 让人类更加接近创造智慧,但迄今为止,我们并不能理解自然与人工的多模态智能是如何产生的。
以 GPT4V 为代表的多模态大模型(LMMs)在大语言模型(LLMs)上增加如同视觉的多感官技能,以实现更强的通用智能。虽然 LMMs 让人类更加接近创造智慧,但迄今为止,我们并不能理解自然与人工的多模态智能是如何产生的。
当前,生成式AI正席卷整个社会,大语言模型(LLMs)在文本(ChatGPT)和图像(DALL-E)生成方面取得了令人惊叹的成就,仅仅依赖零星几个提示词,它们就能生成超出预期的内容
在当今人工智能迅猛发展的时代,大语言模型(LLMs)已成为众多AI应用的核心引擎。然而,来自ETH Zurich和Google DeepMind的一项最新研究揭示了一个令人深思的现象:这些看似强大的模型存在着严重的“盲从效应”。
我们对小型语言模型的增强方法、已存在的小模型、应用、与 LLMs 的协作、以及可信赖性方面进行了详细调查。
论文提出了一种RAG任务分类法,将用户查询分为四个级别,并讨论了将外部数据集成到LLMs中的三种主要方式。从简单的事实检索到复杂的推理任务,每个级别都有其独特的难点和解决方案,需要不同的技术和方法来优化性能。
自我纠错(Self Correction)能力,传统上被视为人类特有的特征,正越来越多地在人工智能领域,尤其是大型语言模型(LLMs)中得到广泛应用,最近爆火的OpenAI o1模型[1]和Reflection 70B模型[2]都采取了自我纠正的方法。
大规模语言模型(LLMs)已经在自然语言处理任务中展现了卓越的能力,但它们在复杂推理任务上依旧面临挑战。推理任务通常需要模型具有跨越多个步骤的推理能力,这超出了LLMs在传统训练阶段的表现。
随着大语言模型(LLMs)在处理复杂任务中的广泛应用,高质量数据的获取变得尤为关键。为了确保模型能够准确理解并执行用户指令,模型必须依赖大量真实且多样化的数据进行后训练。然而,获取此类数据往往伴随着高昂的成本和数据稀缺性。因此,如何有效生成能够反映现实需求的高质量合成数据,成为了当前亟需解决的核心挑战。
如何更好地设计提示词(Prompt)一直是大家关注的焦点。最近,一个独特的研究视角引起了广泛关注:将LLMs视为“演员”,将提示词视为“剧本”,将模型输出视为“表演”。
研究人员通过案例研究,利用大型语言模型(LLMs)如GPT-4、Claude 3和Llama 3.1,探索了思维链(CoT)提示在解码移位密码任务中的表现;CoT提示虽然提升了模型的推理能力,但这种能力并非纯粹的符号推理,而是结合了记忆和概率推理的复杂过程。