在人工智能迅速发展的今天，多模态系统正成为推动视觉语言任务前沿发展的关键。CLIP（对比语言-图像预训练）作为其中的典范，通过将文本和视觉表示对齐到共享的特征空间，为图像-文本检索、分类和分割等任务带来了革命性突破。然而其文本编码器的局限性使其在处理 ...

本文方法的可行性得到了P-Tuning等先前工作的支持，该工作证明了训练连续提示嵌入可以提高LLM在下游任务上的性能有效性。 在RECIPE中，研究人员将每个知识陈述的编辑视为一项小任务，没有为每个小任务微调特定的提示编码器，而是通过训练生成连续提示的 ...

在介绍往vLLM和TGI之后，恰好BentoML工程团队在BentoCloud上对Llama 3使用vLLM、LMDeploy、MLC-LLM、TensorRT-LLM和Hugging Face TGI的服务性能进行全面的基准测试。这里所有推理后端都遵循Apache 2.0 许可证。 BentoML 工程团队在BentoCloud上对Llama ...

中国人民大学的研究表明，尽管RAG可以提升LLM的推理能力，但这种提升作用并不是无限的，并且会受到文档中噪声信息的影响。通过DPrompt tuning的 ...

LLM-Dojo使用简洁且易阅读的代码构建模型训练、RLHF框架等各种功能，使项目易于学习且方便魔改与实验，与大多开源框架相同均是基于huggingface。 主要内容如下： SFT训练框架: 简洁清晰的开源大模型训练框架，支持Deepspeed多卡、Lora、QLora、全参等训练，自动适配 ...