腾讯优图实验室与上海交通大学的研究团队联手推出了一项革命性的知识增强方法，为大模型优化开辟了全新道路。这项创新技术摒弃了传统模型微调的局限，直接从开源数据中提取知识，大幅简化了模型优化流程，在多项任务中实现了超越现有最先进技术（SOTA）的卓越表现。近年来，大型语言模型（LLMs）虽然在各领域取得了显著进展，但在实际应用中仍面临着诸多挑战。传统的模型微调方法需要大量标注数据和计算资源，这对许多实际业务而言往往难以实现。尽管开源社区提供了丰富

腾讯优图实验室与上海交通大学合作，发布了一篇详尽综述，聚焦于提升大模型性能的关键环节——指令调优的数据集评估与选择。该研究旨在帮助大模型掌握自然语言处理的精髓，通过分析数据质量、多样性和重要性三个维度，指导如何构建高效、多样且关键的数据集。研究指出，数据质量直接影响指令调优效果，多样性确保模型泛化能力，重要性评估优化训练过程。面对现有挑战，如数据选择与模型性能关联性弱及评估标准不统一，专家呼吁建立专门基准与提高选择管道的可解释性，以适应不同任务需求。这项研究为大模型发展提供了宝贵资源和方向，预示着大模型未来将更加智能，更好地服务于人类。

腾讯优图实验室等机构发布首个开源多模态大语言模型VITA，旨在填补大型语言模型在处理中文方言的空白。VITA基于Mixtral8×7B模型，扩展了中文词汇量，进行双语指令微调，精通英语与中文。其关键特点包括： 1. **多模态理解**：VITA能处理视频、图像、文本和音频，为开源模型中前所未见。 2. **自然交互**：无需特定唤醒词，可即时响应，保持礼貌不干扰。 3. **开源先锋**：推动多模态理解和交互领域的研究进展。 VITA通过双重模型部署实现精准、及时的交互，不仅能聊天，还能作为健身伙伴、旅游顾问，根据输入内容回答问题。在情感语音合成和多模态支持上，VITA正持续优化，目标是生成高质量音频和视频内容。VITA的开源发布，标志着智能交互方式的革新，未来将提供更智能、更人性化的体验。