米开朗基罗怎么说?谷歌DeepMind推出长上下文评估新框架
米开朗基罗怎么说?谷歌DeepMind推出长上下文评估新框架近日,来自谷歌DeepMind的研究人员提出了Michelangelo,「用米开朗基罗的观点」来测量任意上下文长度的基础模型性能。
近日,来自谷歌DeepMind的研究人员提出了Michelangelo,「用米开朗基罗的观点」来测量任意上下文长度的基础模型性能。
曾几何时,LLM还是憨憨的。 脑子里的知识比较混乱,同时上下文窗口长度也有限。 检索增强生成(RAG)的出现在很大程度上提升了模型的性能。
扩展多模态大语言模型(MLLMs)的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化,包括模型架构、数据构建和训练策略,尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
Jamba是第一个基于 Mamba 架构的生产级模型。Mamba 是由卡内基梅隆大学和普林斯顿大学的研究人员提出的新架构,被视为 Transformer 架构的有力挑战者。
现在,长上下文视觉语言模型(VLM)有了新的全栈解决方案 ——LongVILA,它集系统、模型训练与数据集开发于一体。
当今的LLM已经号称能够支持百万级别的上下文长度,这对于模型的能力来说,意义重大。但近日的两项独立研究表明,它们可能只是在吹牛,LLM实际上并不能理解这么长的内容。
长上下文大模型帮助机器人理解世界。
无情戳穿“长上下文”大模型的虚标现象
就在刚刚,法国AI初创公司Mistral发布了自家首款代码生成模型Codestral。不仅支持32K长上下文窗口以及80多种编程语言,而且还用22B的参数量取得了与70B的Llama 3相近的性能。目前,已经开放API与IDE插件供用户使用。
既能像 Transformer 一样并行训练,推理时内存需求又不随 token 数线性递增,长上下文又有新思路了?