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2024-09-14 talkingdev

LLM的幻觉现象:我们该如何应对?

近期研究表明,LLM(大型语言模型)在生成内容时不可避免地会出现幻觉现象,即其输出的信息可能并不准确或与现实不符。尽管技术不断进步,这种现象依然是一个重要的挑战。研究人员指出,LLM的训练数据和生成机制导致...

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2024-07-24 talkingdev

NLUX:一款强大的对话式AI JavaScript库

NLUX是一款面向大型语言模型的对话式AI JavaScript库,它极大地简化了将强大的大型语言模型集成到Web应用的过程。NLUX提供了React组件和hooks,以及LLM适配器,拥有流式LLM输出,还支持自定义渲染器。这款库通过GitH...

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2024-07-23 talkingdev

llama.ttf: 一种集成大型语言模型的字体文件

llama.ttf是一个创新的字体文件,它不仅包含文字样式信息,还内嵌了一个大型语言模型(LLM)以及相应的推理引擎。这一技术突破利用了Harfbuzz字体塑形引擎中的Wasm塑形器,这个塑形器允许使用任意代码来塑形文本。通...

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2024-07-22 talkingdev

MoME-提升多模态语言模型性能的新方法

研究人员提出了一种名为“多模态专家混合体” (MoME) 的方法,以解决通用的多模态大型语言模型(MLLMs)中的任务干扰问题。在多模态大型语言模型中,任务干扰是一个常见的问题,它可能会影响模型的性能和效率。MoME的提...

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2024-07-19 talkingdev

E5-V开源-全球多模态嵌入与LLMs

E5-V是一种新的框架,其改编了多模态大型语言模型(MLLMs)以创建全球多模态嵌入。通过使用提示,它弥补了不同输入类型之间的差距,而无需进行微调就实现了在多模态任务中的令人印象深刻的性能。这一全球多模态嵌入...

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2024-07-19 talkingdev

论文:补丁级别训练技术提高LLMs的效率

研究人员提出了针对大型语言模型(LLMs)的补丁级别训练,以提高训练效率。补丁级别训练是一种新的技术,目的是优化大型语言模型的处理能力。这种方法通过在训练过程中引入更精细的补丁级别,提高了模型的训练效率,...

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2024-07-17 talkingdev

DeRTa-提升LLMs安全性,解耦拒绝训练方法

近日,一种名为解耦拒绝训练(DeRTa)的新方法被提出,这种新方法通过解决拒绝位置偏差问题,进一步提高了大型语言模型(LLMs)的安全性调优效果。LLMs在各类应用场景中起着重要作用,安全性问题也因此变得尤为重要...

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2024-07-12 talkingdev

LookbackLens-解决LLM幻觉问题的最简方案

Lookback Lens是一个直接的模型,用于检测大型语言模型中的上下文幻觉。它通过在预测过程中引入更多的上下文信息,来解决大型语言模型(LLM)在生成文本时可能出现的幻觉问题。这种新的方法旨在提高模型预测的准确性...

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