这项研究表明，使用大型语言模型将类别组织成层次结构可以提高图像分类的准确性，从而解决预训练模型（如CLIP）中存在的偏差问题，这些模型会混淆相似的类别。

研究人员通过创建一个情感对话训练数据集的方式，改进了用于心理咨询的大型语言模型的情感能力。

亚马逊开始进入开源LLM领域，推出RoPE微调Mistral 7B模型，支持长文本上下文。该模型可在上下文中扩展至32k个令牌，可用于各种自然语言处理任务，例如问答和文本生成。RoPE是亚马逊开发的一种新的训练技术，可提高大...

最近的一项研究引入了一种名为“从错误中学习”（LeMa）的方法，通过从错误中学习来教授大型语言模型解决数学问题，类似于人类学生通过纠正错误来提高自己。

近期，研究人员深入探究了多模态大型语言模型（MLLMs）中使用的视觉编码器，并发现CLIP和DINO模型中的某些特征特别适合于详细的视觉任务。他们随后引入了COMM，一种结合了两种模型优点的策略。COMM能够显著提高LLMs...

Magnetic是一个用于轻松集成大型语言模型到Python代码的库。 这个名为Magnetic的库是由NLP引擎提供商Hugging Face发布的。基于Transformers，Magnetic允许您轻松地将大型语言模型集成到您的Python代码中，以进行各种...

MosaicML发布了一篇关于使用AMD GPU进行大型语言模型训练的文章。该公司在本文中介绍了他们的最新研究结果，使用AMD Radeon Instinct MI100 GPU对GPT-2、GPT-3和T5等大型语言模型进行了训练。结果显示，使用AMD GPU...

在最新的研究中，科学家们介绍了一种名为LLM-FP4的新型方法，该方法能够通过在训练后将大型语言模型的权重和活动转换为4位浮点值，实现对其进行压缩。这种技术的创新之处在于，它不仅能够显著减少模型的存储需求，还...