增强多模态大语言模型推理能力：混合偏好优化的魔力
摘要 在当今的科技领域，开放源码的多模态大语言模型（MLLMs）正如雨后春笋般涌现。它们的训练一般分为预训练和监督微调两步。然而，这些模型在多模态推理，尤其是链式思维（CoT）表现上常常因分布偏移而受限。为了解决这一问题，我们引入了一种偏好优化（PO）过程来提升MLLMs的多模态推理能力。具体来说，我们从数据和模型两方面着手：（1）在数据方面，我们设计了一个自动化偏好数据构建流程，从而创建了一个高质量的...
将大型语言模型（如GPT-4）微调用于文本续写任务
要将大型语言模型（如GPT-4）微调用于文本续写任务，构造高质量的训练数据至关重要。以下是如何构造训练数据的详细步骤： 1. 数据收集： 多样性： 收集多种类型的文本，包括小说、新闻、论文、博客等，以确保模型能够适应不同的写作风格和主题。版权问题： 确保所使用的数据没有版权限制，或者获得了必要的使用权限。 2. 数据预处理： 文本清洗： 去除噪音，如HTML标签、特殊字符和乱码。分段处理： 将长文本分成...
探索人工智能在数学教育上的应用——使用大规模语言模型解决数学问题的潜力和挑战
刻的理解。随着人工智能技术的发展，机器对数学各方面的全面理解是超越单纯技术成就的重要一步，也是迈向更具通用性和适应性的人工智能的重要一步。这是迈向更具通用性和适应性的人工智能的重要一步。 特别是大规模语言模型的出现彻底改变了人工智能领域，使其成为复杂任务自动化的有力工具。事实证明，大规模语言模型是发现数学解题中细微差别的宝贵资源。这些模型为探索语言与逻辑之间的相互作用提供了新的途径，促进了这一领域的探索。...
重要性分层：让大型语言模型的微调更高效
在自然语言处理（NLP）领域，随着大型语言模型（LLMs）的不断发展，参数高效微调（PEFT）方法成为了适应这些模型的热门选择。然而，许多现有的PEFT方法在微调过程中采用均匀的架构设计，忽视了层与层之间的重要性差异，从而导致微调效果不理想。正如一位厨师在烹饪时，如果不根据食材的特点调整火候，那么即使是顶级食材也难以做出美味的菜肴。本文提出了一种新颖的方法——重要性感知稀疏微调（IST），旨在充分利用层...
Llamam-omni：低延迟与高质量语音交互的创新语言模型
2. 安装包3. 安装fairseq4. 安装flash-attention5. 下载预训练模型6. 启动Gradio Web服务器7. 访问Web界面 结语 引言 在当今人工智能飞速发展的时代，大型语言模型如雨后春笋般涌现，为我们的生活和工作带来了极大的便利。然而，目前大多数语言模型主要支持文本交互，这在一定程度上限制了其在某些场景中的应用。如今，LLaMA-Omni 的出现为我们带来了全新的突破，实现...
利用大规模语言模型提高生物医学 NER 性能的新方法
概述 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.00152.pdf 大规模语言模型在零拍摄和四拍摄任务中表现出色，但在生物医学文本的独特表达识别（NER）方面仍有改进空间。例如，Gutiérrez 等人（2022 年）的一项研究表明，即使使用相同数量的数据，采用上下文学习（In-Context Learning）的 GPT-3 的性能也不如小型微调模型。生物医学文本充满了专业术语，...
提示词优化、GPTs逆向工程、大语言模型原理、大语言模型优化、开源模型本地私有化部署、从零构建大语言模型、智能体构建以及大语言模型的发展趋势
深入理解和掌握大语言模型的前言技术，涵盖了提示词优化、GPTs逆向工程、大语言模型原理、大语言模型优化、开源模型本地私有化部署、从零构建大语言模型、智能体构建以及大语言模型的发展趋势。通过系统化的学习，不仅掌握理论知识，还能在实际操作中获得宝贵经验。 学习如何优化提示词，掌握GPTs逆向工程技术，了解并应用Transformer、BERT、GPT等模型的工作原理，精通检索增强生成、微调和量化技术，掌握开源...
基于Python的自然语言处理系列（19）：基于LSTM的语言模型实现
在本篇博文中，我们将深入探讨如何使用长短期记忆网络（LSTM）构建一个简单的语言模型。这一模型的基本原理与ChatGPT相似，但实现方式更加简单。我们将以论文《Regularizing and Optimizing LSTM Language Models》为基础，逐步实现代码。 1. 加载数据集 我们使用WikiText数据集，它包含丰富的文本内容，非常适合语言建模任务。...
探索大型语言模型在文化常识方面的理解能力与局限性
介绍 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.04655v1 近年来，大型语言模型（LLM）不仅被广泛应用于各个领域，而且通过大量的基准评估，证明它们能够理解人类所拥有的常识（=Commonsense）。这里的常识指的是世界上大多数人所共有的关于世界的广泛而基本的常识，包括关于日常事件、现象和关系的一般知识。LLM群体在过去投入了大量精力，除了公共常识外，还建立了更为专业的知识库...
Ovis: 多模态大语言模型的结构化嵌入对齐
今天，我将分享一项重要的研究，Ovis：结构化嵌入对齐用于多模态大语言模型。该研究旨在解决视觉和文本嵌入之间对齐的问题，以提升多模态交互的效果。通过创新的视觉标记和嵌入查找表，Ovis有效整合了视觉信息与文本分析，展现出在多模态基准测试中的卓越表现。这一成果不仅推动了多模态模型的发展，也为相关领域的研究提供了重要参考，具有广泛的影响力。 希望通过今天的分享，大家能深入了解Ovis的独特之处及其潜在应用。...