由于传统主题建模技术的限制，主题建模的效果往往无法满足用户的需求，但是近日，一种名为TopicGPT的新技术正在逐渐流行。TopicGPT是一种基于LLMs的主题建模技术，通过更好的主题识别和可解释性，使得用户可以更为精...

近期，研究人员深入探究了多模态大型语言模型（MLLMs）中使用的视觉编码器，并发现CLIP和DINO模型中的某些特征特别适合于详细的视觉任务。他们随后引入了COMM，一种结合了两种模型优点的策略。COMM能够显著提高LLMs...

该项目介绍了RLMRec，一个将LLMs与推荐系统相结合的框架，捕捉用户行为和偏好的更深层含义，提高推荐的质量。

近日，研究人员开源了名为AgentTuning的GitHub仓库。该仓库提供了一种新的方法来调整语言模型。这种方法通过多个智能体任务中的交互轨迹来训练和调整语言模型，从而更好地适应不同的任务和场景。这种方法可以提高语...

本研究评估了大型语言模型（LLMs）在进行类似于人类的多轮对话时的能力。研究人员使用了一种名为Persona-Chat的数据集，该数据集包含有关对话参与者偏好和兴趣的信息。研究结果表明，LLMs在某些方面表现出了与人类类...

小型LLMs可能会超越大型LLMs，因为它们具有更快的训练速度、能够在没有专门硬件的情况下本地运行、具有经济性、延迟较低、部署容易、可能具有更好的可解释性和可重现性等优势。

近年来，大型语言模型(LLMs)在自然语言处理领域引起了广泛关注，但它们如何表达真相仍然是一个有待研究的问题。为了解决这个问题，研究人员开发了一些交互式图表，可以帮助用户更好地理解LLMs如何表示真相。这些图表...

本研究介绍了LLM4SGG弱监督场景图生成方法，该方法利用大型语言模型的能力，从图像标题中更好地提取和对齐关系，解决了图像标题中捕获详细关系和利用所有可用信息的挑战。