Новости о больших языковых моделях

SoPE: Позиционное кодирование на основе сферических координат для улучшения пространственного восприятия 3D LVLMs

Для улучшения пространственного восприятия 3D больших визуально-языковых моделей (LVLMs) представлена новая методика позиционного кодирования – SoPE (Spherical …

Команда Alibaba открыла исходный код CoPaw, высокопроизводительной рабочей станции персонального агента для разработчиков, предназначенной для масштабирования многоканальных рабочих процессов искусственного интеллекта и памяти. CoPaw стремится помочь разработчикам в решении задач, …

Метод дистилляции знаний, осведомленный об обучении с подкреплением, разработан для улучшения способности к рассуждению больших языковых моделей (LLM). Авторы отмечают, что простая дистилляция знаний не всегда эффективно передает навыки рассуждения …

Использование больших языковых моделей (БЯМ) в оценке жизненного цикла (ОЖЖ) открывает новые возможности для автоматизации и повышения эффективности. Исследование посвящено анализу текущего состояния применения ИИ в ОЖЖ с использованием БЯМ, …

Выравнивание безопасности многоязычных моделей — сложная задача, поскольку стратегии, эффективные для одного языка, могут не переноситься на другие. В данной работе мы представляем новый метод выравнивания безопасности, использующий редкое редактирование …

В данной статье представлен пример кодирования для создания иерархического планировщика – агента искусственного интеллекта, использующего открытые большие языковые модели (LLM) с возможностью выполнения инструментов и структурированным многоагентным рассуждением.

В основе …

Эффективность стратегии в математическом рассуждении: использование различий между человеком и моделью для эффективного руководства.

В математическом рассуждении, где стратегии часто неявны и трудно передаются, возникают проблемы с выполнением стратегий. Чтобы …

Редактирование изображений на основе инструкций – сложная задача, требующая не только понимания инструкций, но и планирования, рассуждений и генерации, чтобы обеспечить реалистичные и последовательные изменения. В этой работе мы представляем …

RLHFless – это бессерверное вычисление для эффективного обучения с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF). Традиционно, RLHF требует значительных вычислительных ресурсов и сложной инфраструктуры. RLHFless призван решить эти проблемы, …