近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在各个领域的应用取得了显著的成功。然而，作为许多下游任务的基础模型，当前的 MLLM 由众所周知的 Transformer 网络构成，这种网络具有较低效的二次计算复杂度。
如今，大型语言模型（LLM）已经成为了我们生活中的好帮手
生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称生成式 AI）是 AI 的一种形式，可以生成从论文到视频等任何东西，协助人类处理信息和数据。生成式人工智能的引入，特别是 ChatGPT 等「大型语言模型」（LLM） 聊天机器人的引入，使得许多人预测这项新技术将改变现有的教育模式。
OpenAI的竞争对手Anthropic发现了一种称为"多样本越狱攻击"的漏洞，可以绕过大型语言模型的安全防护措施。这种攻击利用了模型的长上下文窗口，通过在提示中添加大量假对话来引导模型产生有害的反应。虽然已经采取了一些缓解措施，但该漏洞仍然存在。
苹果首次披露了在多模态大型语言模型（LLM）研究领域的最新突破，并在生成式AI领域“开辟新天地”。探索生成式AI领域，将AI技术引入iPhone
最近几年，基于 Transformer 的架构在多种任务上都表现卓越，吸引了世界的瞩目。使用这类架构搭配大量数据，得到的大型语言模型（LLM）等模型可以很好地泛化用于真实世界用例。
在过去的 2023 年中，大型语言模型（LLM）在潜力和复杂性方面都获得了飞速的发展。展望 2024 年的开源和研究进展，似乎我们即将进入一个可喜的新阶段：在不增大模型规模的前提下让模型变得更好，甚至让模型变得更小。
大型语言模型（LLM）的成功离不开「基于人类反馈的强化学习（RLHF）」。RLHF 可以大致可以分为两个阶段，首先，给定一对偏好和不偏好的行为，训练一个奖励模型，通过分类目标为前者分配更高的分数。
2023 年，大型语言模型（LLM）以其强大的生成、理解、推理等能力而持续受到高度关注。然而，训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的方法。
多模态大型语言模型进展如何？盘点 26 个当前最佳多模态大型语言模型。
