हाल ही में, शंघाई एआई प्रयोगशाला ने शुश्री·विविधान्याय InternVL2.5 मॉडल की घोषणा की। यह ओपन-सोर्स बहुआयामी बड़े भाषा मॉडल अपनी उत्कृष्ट प्रदर्शन के कारण, बहुआयामी समझ मानक (MMMUM) पर 70% सटीकता को पार करने वाला पहला ओपन-सोर्स मॉडल बन गया है, जो व्यापारिक मॉडलों जैसे कि GPT-4o और Claude-3.5-Sonnet के प्रदर्शन के बराबर है।

मेटा FAIR, कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय बर्कले और न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक नई तकनीक को संयुक्त रूप से पेश किया है, जिसे सोचने की प्राथमिकता अनुकूलन (TPO) कहा जाता है। यह नवाचार बड़े भाषा मॉडल (LLM) की निर्देशों के प्रति उत्तर की गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए बनाया गया है। पारंपरिक मॉडल के केवल अंतिम उत्तर पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, TPO मॉडल को अंतिम उत्तर देने से पहले, आंतरिक रूप से सोचने और विचार करने की अनुमति देता है, जिससे अधिक सटीक और सुसंगत उत्तर उत्पन्न होते हैं। TPO तकनीक का मूल सुधारित श्रृंखला सोच (CoT) अनुमान विधि है। यह विधि प्रशिक्षण प्रक्रिया में।