Sprachmodelle 2024
Mai. Obwohl das Vortraining der visuellen Sprache ausführlich untersucht wurde, ist die Abstimmung des visuellen Sprachunterrichts noch relativ wenig erforscht. In diesem Artikel führen wir eine systematische und umfassende Studie zur Optimierung des visuellen Sprachunterrichts auf der Grundlage des vorab trainierten BLIP durch. Wir sammeln eine große Vielfalt öffentlich, Mai. Sparse Mixture-of-Experts MoE ist ein neuronales Architekturdesign, das verwendet werden kann, um lernbare Parameter zu LLMs für große Sprachmodelle hinzuzufügen, ohne die Inferenzkosten zu erhöhen. Instruction Tuning ist eine Technik, um LLMs darin zu trainieren, Anweisungen zu befolgen. Wir befürworten die Kombination dieser beiden Ansätze, da wir feststellen, dass MoE, Mar. In dieser ausführlichen Analyse gehen wir detailliert auf die führenden LLMs ein und untersuchen ihre Fähigkeiten, Anwendungen und Leistung. Unsere vergleichende Analyse umfasst nicht nur renommierte OpenAI-Modelle, sondern beleuchtet auch andere bemerkenswerte Konkurrenten wie LangChain, Anthropic, Cohere und Googles Gemini.Feb. Les SLM: Small Language Models, Small is beautiful, vor allem in IA, einer Erweiterung des LLM mit den Large Language Models. 5, Gemini Pro Ultra mit mehreren Hundert Milliarden Parametern, Eintreffen der Modelle und Kompakten, aber auch Cibls, Plus, Ene. Trotz der allgemeinen Fähigkeiten großer vorab trainierter Sprachmodelle profitieren sie durchweg von weiteren Anpassungen, um gewünschte Verhaltensweisen besser zu erreichen. Allerdings ist die Optimierung dieser Modelle zunehmend ressourcenintensiv oder sogar unmöglich geworden, wenn die Modellgewichte privat sind. Wir führen Proxy-Tuning ein, eine leichtgewichtige Dekodierungszeit,