E2URec是一种全新的方法，可以让基于大型语言模型的推荐系统高效、有效地“遗忘”用户数据，保证用户隐私的同时，又不牺牲系统性能。这种新方法以用户隐私保护为核心，通过改变推荐系统的学习机制，实现对用户数据的有...

近日，Salesforce已经训练并发布了广受欢迎的BLIP模型的第三个非商业版本。这款模型主要用于图像理解和标注，是视觉和语言模型的最新成果。Salesforce一直致力于开发和研究这种模型，以提高其在图像理解和标注方面的...

语言模型依赖于单独训练的标记生成器。这些标记生成器可能会产生在语言模型训练过程中从未见过的标记。即使在最强大的现代语言模型中，也存在许多此类标记。本文探讨了这种现象，并提出了识别和处理这些标记的方法。...

阿里巴巴云已经发布了其最新版的大语言模型 - Tongyi Qianwen Qwen2.5。这一新版本在推理、代码理解以及文本理解等方面相比于Qwen2.0有了显著的改进。Qwen2.5的推出标志着阿里巴巴在人工智能语言模型开发上取得了重...

近期，关于如何扩展语言模型的语境的讨论引起了业界的关注。这次讨论并未提供太多的评估方法，但却对语言模型领域的探索方向提供了深度剖析。语言模型的语境是机器学习和自然语言处理中的关键组成部分，对于提高模型...

DiffMatch是一种新颖的半监督变化检测方法，它利用视觉语言模型为未标记的数据合成伪标签，从而提供额外的监督信号。通过这种方式，DiffMatch能够更精确地检测图像中的变化，提高了图像处理和分析的效率和准确性。此...

预测多个令牌的同时生成是当前被积极研究的一个有趣的范式。如果成功，这将大大提高许多大型语言模型的生成速度。本篇文章中的方法，模仿了图像合成中的一致性模型，试图在精调的LLMs上使用并行解码策略来加快生成速...

YOCO架构是一种具有全局注意力能力的解码器-解码器模型，能有效地降低GPU内存需求。它包含一个自解码器和一个交叉解码器，使得关键-值对的缓存和复用更加高效。与传统的Transformer相比，YOCO在推理内存、延迟和吞吐...