相关AI新闻推荐
Meta AI推出MILS系统 教导 LLMs无需专门培训即可处理多媒体数据
Meta AI的研究人员与学术伙伴共同开发了一种创新系统——MILS（多模态迭代LLM求解器），该系统能在无需经过专门训练的情况下，教大型语言模型处理图像、视频和音频。MILS依赖于语言模型的自然问题解决能力，而非大量的数据训练，展现了其独特的优势。MILS的工作原理是通过将两个AI模型配对来进行任务解决:一个是“生成器”，负责提出任务解决方案，另一个是“评分器”，用来评估生成方案的效果。评分器提供的反馈可以帮助生成器不断优化答案，直到达到令人满意的结果。举例来说
腾讯申请“大语言模型训练方法”专利，提升模型泛化能力与准确性
天眼查App显示，腾讯科技（深圳）有限公司近日申请了一项名为“大语言模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质”的专利。这项专利的摘要揭示了该方法通过引入第一摘要文本和第二摘要文本，在大语言模型的训练过程中为模型提供更多可学习的信息。根据专利描述，第一摘要文本和第二摘要文本所包含的信息量不同，其中第一摘要文本中还包含了正确语句和错误语句。通过对同一文本的这两个不同摘要进行对比学习，并区分学习其中的正确语句与错误语句，能够有效避免摘要文
腾讯发布大语言模型训练新专利，提升模型泛化与准确性
近日，腾讯科技（深圳）有限公司在天眼查 App 上公布了一项关于大语言模型的训练方法及相关设备的专利。这项专利的名称为 “大语言模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质”，旨在通过创新的训练方式，提升大语言模型的学习能力和准确性。在大语言模型的训练过程中，传统方法往往依赖于单一的文本摘要，可能导致模型过拟合，生成内容的准确性和多样性受到影响。然而，腾讯的新方法引入了两种不同的信息来源 —— 第一摘要文本和第二摘要文本。这两个摘要文本的信息
IBM发布视觉语言模型Granite-Vision-3.1-2B，轻松解析复杂文档
随着人工智能技术的不断发展，视觉与文本数据的融合成为了一项复杂的挑战。传统的模型往往难以准确解析表格、图表、信息图和图示等结构化视觉文档，这一限制影响了自动内容提取和理解能力，进而影响了数据分析、信息检索和决策等应用。面对这一需求，IBM 近期发布了 Granite-Vision-3.1-2B，一款专为文档理解设计的小型视觉语言模型。Granite-Vision-3.1-2B 能够从各种视觉格式中提取内容，包括表格、图表和图示。该模型基于精心挑选的数据集进行训练，数据来源包括公共和合成源，能够