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标题:Living in the Moment: Can Large Language Models Grasp Co-Temporal Reasoning? ...
文章旨在解决扩散模型(diffusion models)在生成高质量图像方面表现出色,但在语言建模(language modeling)任务中与自回归(auto...
文章探讨了掩码语言模型(MLMs,例如BERT和DeBERTa)在上下文学习(in-context learning)方面的能力,挑战了普遍观点,即这种能力在这...
在人工智能飞速发展的今天,大模型的感知能力已经达到了令人惊叹的水平。但是,它们真的能够像人类一样,洞悉图片中的深层含义吗?为了探讨多模型大模型与人类的差距,来自...
大模型由于其在各种任务中的出色表现而引起了广泛的关注。然而,大模型推理的大量计算和内存需求对其在资源受限场景的部署提出了挑战。业内一直在努力开发旨在提高大模型推...
这篇论文介绍了一种名为YOCO(You Only Cache Once)的新型解码器-解码器架构,旨在提高大型语言模型的推理效率和性能。
我们知道,Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等开...
陈丹琦团队提出了一种名为 Lory 的新型混合专家(Mixture-of-Experts,简称 MoE)模型,专门用于自回归语言模型的预训练。以下是对文章内容的...
语言模型的对齐在20年就有相关工作,22年谷歌提出基于指令微调的Flan,Openai则提出InstructGPT,ChatGPT,大模型的对齐工作受到广泛的关...
比如,200个参数的KANs,就能复现DeepMind用30万参数的MLPs发现数学定理研究。
今天,我要带大家深入了解一项关于大型语言模型(LLMs)的研究,这是由亚利桑那州立大学的Amir Saeidi、Shivanshu Verma和Chitta B...
作为一种重要的信息来源,图表(Chart)能够直观地展示数据关系,被广泛地应用于信息传播、商业预测和学术研究中 [1]。随着互联网数据的激增,自动化图表理解受到...
这篇论文介绍了一种名为xLSTM(Extended Long Short-Term Memory)的新型递归神经网络架构,旨在解决传统LSTM(Long Sho...
今天要给大家介绍一篇OpenAI的在今年4月19日发表的一篇研究,该研究提出了一种指令层次结构(instruction hierarchy),以减少LLM被攻击...
BERT模型,依托Transformer架构及其大规模预训练,为自然语言处理领域带来了深远的影响。BERT模型架构包含多层双向Transformer编码器,通过...
你是否想过,如果有一天,当你面临人生重大抉择时,有一个AI助手能够为你提供决策甚至能帮你做出决定?
权重地址:https://huggingface.co/mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1
Transformers 的二次复杂度和弱长度外推限制了它们扩展到长序列的能力,虽然存在线性注意力和状态空间模型等次二次解决方案,但从以往的经验来看,它们在预训...
跨语言大模型(MLLMs)能够利用强大的大型语言模型处理和回应多种语言的查询,在多语言自然语言处理任务中取得了显著的成功。尽管取得了这些突破,但仍然缺乏一份全面...
这篇文章主要内容为我个人对谷歌最新提出的Infini-transformer模型的个人见解,复现代码以及训练细节。
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