mm1专题

多模态大语言模型和 Apple 的 MM1

原文地址:multimodal-large-language-models-apples-mm1 2024 年 4 月 13 日 抽象是计算机科学中最关键的概念之一,具有一些最强大的影响。从简单的角度来看,抽象就是将某一事物应用于多种不同情况的能力。例如,如果你创造了一种方法,可以在工厂中成功地根据苹果的大小进行分类,那么你的解决方案也可以抽象为以同样的方式对橘子或桃子进行分类。这样,通过抽象

【极速前进】20240422:预训练RHO-1、合成数据CodecLM、网页到HTML数据集、MLLM消融实验MM1、Branch-Train-Mix

一、RHO-1:不是所有的token都是必须的 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2404.07965.pdf 1. 不是所有token均相等:token损失值的训练动态。 ​ 使用来自OpenWebMath的15B token来持续预训练Tinyllama-1B,每1B token保存一个checkpoint。对于每个checkpoint都评估token级别的loss

Apple加速AI大跃进:最新发布的MM1 模型论文

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MM1: Methods, Analysis Insights from Multimodal LLM Pre-training

MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training 相关链接:arxiv 关键字:多模态学习、大型语言模型、预训练、视觉语言连接、混合专家模型 摘要 本文讨论了构建高性能的多模态大型语言模型(MLLMs)。特别地,我们研究了各种架构组件和数据选择的重要性。通过对图像编码器、视觉语言连接器以及各种预训练数据