在長文本場景中,ChatGPT等大語言模型經常面臨更高算力成本、更長的延遲以及更差的性能。為了解決這三大難題,微軟開源了LongLLMLingua。
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人工智能內容生成領域取得了飛速的發展,尤其是在文本到圖像模型方面,為生成高質量、多樣性和創意豐富的AI生成內容開辟了新時代。
站長之家
當研究人員向 OpenAI 的 GPT-4 喂入以下文本:「There is this nasty intersection on my commute, I always get stuck there waiting for a hook turn.(在我上下班的路上,有一個令人討厭的十字路口,我總是被堵在那里等待轉彎。)」時,這款模型能夠準確推斷出用戶的居住城市是澳大利亞墨爾本。原因是在于這句話使用了「hook turn」這一短語。在 AI 模型的龐大訓練數據中,它可以挖掘出這一數據點。
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近年來,文本到圖像(T2I)模型的快速發展為人工內容生成帶來了革命性的變化,這些模型在不到兩年的時間內就能夠生成高質量、多樣性和創造性的圖像。
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最近幾年,計算機視覺和生成建模領域取得了顯著進展,推動了文本到圖像生成的不斷發展。各種生成架構,包括基于擴散的模型,在提高生成圖像的質量和多樣性方面發揮了關鍵作用。
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MiniGPT-5是一款基于大型語言模型的視覺與語言生成工具,旨在實現圖像和文本的協同生成。它采用了創新的"生成vokens"概念,作為實現圖像和文本協同生成的橋梁。
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麻省理工學院聯合 Meta AI 的研究人員日前開發了一款名為 StreamingLLM 的框架,為大語言模型可能遇到的 RAM 與泛化問題提出了一系列解決方案,號稱能夠“讓語言模型處理無限長度的文本內容”。
IT之家
隨著視覺與語言的深度融合,文本圖像理解成為多模態領域的新方向。文章介紹了一個突破性的多模態模型KOSMOS-2.5,它在處理文本密集圖像上展現強大能力。
站長之家
日前,Meta 宣布推出測試版的聊天機器人Meta AI,Meta AI能生成文本回復及圖像,利用了Llama 2的技術和最新的大型語言模型研究,在基于文本的聊天中,Meta AI可以通過與微軟必應搜索引擎的合作獲得實時信息。
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