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大型语言模型

使用 Llama 3.2-Vision 多模态 LLM 和图像“聊天”

使用 Llama 3.2-Vision 多模态 LLM 和图像“聊天”
一、引言将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合，正在通过多模态 LLM（MLLM）彻底改变计算机视觉领域。 这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的卓越能力。 虽然这些模型以前只能通过 API 访问，但最近的开放源代码选项现在允许本地执行，使其在生产环境中更具吸引力。
12/16/2024 7:00:00 AM
二旺
五款小型多模态AI模型及其功能

五款小型多模态AI模型及其功能
译者 | 晶颜审校 | 重楼在过去几年里，我们已经见证了大型语言模型（LLM）的飞速发展，数十亿个参数的基础助力它们成为分析、总结和生成文本及图像，或者创建聊天机器人等任务的强大工具。 所有这些功能都有一些明显的限制，特别是如果用户没有足够的资金或硬件来容纳这些LLM所需的大量计算资源。 在这种情况下，小型语言模型（SLM）应运而生，为资源受限的用户提供了所需服务。
12/9/2024 8:15:43 AM
晶颜
关于 Meta Llama 3，你知道多少？

关于 Meta Llama 3，你知道多少？
2024年，对于人工智能领域来说可谓意义非凡。 继 OpenAI 推出备受赞誉的 GPT-4o mini后，Meta 的 Llama 3.1 模型亦在 . 7月23日 惊艳亮相，再一次掀起了新一轮人工智能热潮。
11/29/2024 4:55:04 PM
架构驿站
标记化在LLM中有怎样的重要作用？

标记化在LLM中有怎样的重要作用？
译者 | 李睿审校 | 重楼如今，GPT-3、GPT-4或谷歌的BERT等大型语言模型（LLM）已经成为人工智能理解和处理人类语言的重要组成部分。 但在这些模型展现出令人印象深刻的能力背后，却隐藏着一个很容易被忽视的过程：标记化。 本文将解释标记化的定义，标记化如此重要的原因，以及在实际应用中是否能够规避这一步骤。
11/28/2024 8:15:44 AM
李睿
微调大型语言模型（LLM）的五个技巧

微调大型语言模型（LLM）的五个技巧
译者 | 李睿审校 | 重楼数据质量、模型架构以及偏见缓解方面的专家建议开发人员可以掌握LLM微调来提高人工智能开发的性能和效率。 为什么微调至关重要大型语言模型（LLM）配备了处理广泛任务的通用能力，包括文本生成、翻译、提取摘要和回答问题。 尽管LLM的性能表现非常强大，但它们在特定的任务导向型问题或特定领域（例如医学和法律等）上仍然效果不佳。
11/21/2024 8:22:45 AM
李睿
关于战略人工智能的深度综述

关于战略人工智能的深度综述
译者 | 朱先忠审校 | 重楼本文将全面探索战略性人工智能的概念、发展及相关博弈论理论，并对战略人工智能的未来发展方向提出建议。 开场白1997年5月11日，纽约市。 这是纽约市一个美丽的春日，天空晴朗，气温攀升至20摄氏度。
11/14/2024 8:22:34 AM
朱先忠