LLM视觉的相关内容

文章 2024-09-02 来自：开发者社区

多模态LLM视觉推理能力堪忧，浙大领衔用GPT-4合成数据构建多模态基准

随着大型语言模型（LLM）的迅速发展，多模态大型模型（MLLM）在视觉理解和推理任务中的应用也受到了广泛关注。然而，尽管MLLM在自然图像处理方面取得了显著进展，但在复杂和精细的图像类型（如图表、文档和图解）的理解上仍存在挑战。近期，由浙江大学领衔的一支研...

文章 2023-07-02 来自：开发者社区

赋予LLM视觉理解能力，360人工智能研究院开源中文多模态对话模型SEEChat（1）

作者：冷大炜，360 人工智能研究院刚刚过去的 22 年被媒体誉为 “AIGC 元年”，这一年中 AI 绘画和 chatGPT 相继引爆了全球科技界，成为人工智能领域的两大里程碑事件，特别是 chatGPT 的推出，又重新点燃了人们对通用人工智能 AGI 的新一轮期待，chatGPT 所表现出来的前...

文章 2023-07-02 来自：开发者社区

赋予LLM视觉理解能力，360人工智能研究院开源中文多模态对话模型SEEChat（2）

SEEChat v1.0 的训练分为两个阶段：第一阶段是图文对齐训练，使用我们之前开源的高质量中文图文对数据集 Zero [7]，总共 2300 万样本进行训练；第二阶段是人机对齐训练，使用 miniGPT4+LLAVA 开源的指令微调数据经英 - 中翻译后，对第一阶段训练好的模型进行指令微调。下图 7~...

共有3条

< 1 >

跳转至： GO

更新时间 2024-09-03 08:57:22

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

LLM您可能感兴趣

产品推荐

{"cardStyle":"productCardStyle","productCode":"aliyun","productCardInfo":{"productTitle":"文档智能&RAG，让你的AI大模型开启“外挂”之旅","productDescription":"本方案介绍了如何实现将文档智能和检索增强生成（RAG）结合起来构建强大的LLM知识库，包括清洗文档内容、文档内容向量化、问答内容召回后通过特定的Prompt，提供给LLM足够的上下文信息，以此来满足对于企业级文档类型知识库的问答处理。","productContentLink":"https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/document-mind-rag-for-llm","isDisplayProductIcon":true,"productButton1":{"productButtonText":"方案详情","productButtonLink":"https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/document-mind-rag-for-llm"},"productButton2":{"productButtonText":"一键部署","productButtonLink":"https://help.aliyun.com/document_detail/2845368.html"},"productButton3":{"productButtonText":"查看更多技术解决方案","productButtonLink":"https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/"},"productPromotionInfoBlock":[{"$id":"0","productPromotionGroupingTitle":"解决方案推荐","productPromotionInfoFirstText":"10分钟在网站上增加一个 AI 助手","productPromotionInfoFirstLink":"https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/add-an-ai-assistant-to-your-website-in-10-minutes","productPromotionInfoSecondText":"10 分钟构建 AI 客服并应用到网站、钉钉或微信中","productPromotionInfoSecondLink":"https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/build-a-chatbot-for-your-website-or-chat-system"}],"isOfficialLogo":false},"activityCardInfo":{"activityTitle":"","activityDescription":"","cardContentBackgroundMode":"LightMode","activityContentBackgroundImageLink":"","activityCardBottomInfoSelect":"activityPromotionInfoBlock"}}

文档智能&RAG，让你的AI大模型开启“外挂”之旅

本方案介绍了如何实现将文档智能和检索增强生成（RAG）结合起来构建强大的LLM知识库，包括清洗文档内容、文档内容向量化、问答内容召回后通过特定的Prompt，提供给LLM足够的上下文信息，以此来满足对于企业级文档类型知识库的问答处理。