这个仓库包含了一系列有用的资源，重点是大型语言模型在视频理解领域的应用。这些资源包括论文、代码和数据集，可以帮助研究人员和工程师更好地理解和应用LLMa模型。LLMa模型是一种基于自然语言处理的技术，在视觉和...

随着人工智能模型的不断发展，越来越多的研究人员开始研究如何在不影响模型准确性的前提下，提高模型的计算效率和内存利用率。LLM量化是一种后训练量化技术，可以使像OPT和LLaMA2这样的大型语言模型更具内存和计算效...

PromptMM是一种使用多模态知识蒸馏的在线购物推荐系统，可以改善像亚马逊和TikTok这样的平台上的推荐系统。它通过从各种内容类型（视觉、文本或声音）中蒸馏出重要特征，来解决用户偏好的不准确性，并简化系统，以防...

Distilabel是为AI工程师设计的框架，使用人类反馈的强化学习方法（例如奖励模型和DPO）对大型语言模型进行对齐。 它主要专注于LLM微调和适应性。 Distilabel可协助数据收集，清洗和训练。

Dual Chunk Attention（DCA）扩展了大型语言模型（如Llama2 70B）的能力，使它们能够处理超过100k个令牌而无需额外的训练。它将注意力计算分解成块，增强了模型对短期和长期上下文的理解。

Simulatrex是一个开源项目，专注于生成代理基于建模（GABM）。它利用大型语言模型进行更准确的模拟。这项技术可以帮助模拟相当复杂的互动系统，比如社交网络或自然生态系统。Simulatrex的开发人员希望通过提供一个易...

本文报道了对AI领域前沿公司的创始人的采访，涵盖了他们对AGI到来的看法，如何思考LLMs以及创始人在产品中如何处理AI的简单策略。

最近，研究人员开发了一种名为ShieldLM的安全检测器，可帮助大型语言模型遵守人类安全标准，并提供自定义检测和解释决策的功能。该工具可检测模型是否存在安全问题，例如对不同种族、性别或群体的人有偏见，或者可能...

FuseChat推出了一种创新的方式，将多个大型语言模型的优势融合成一个更强大的模型，而不需要进行高成本的从头训练。

Visual Speech Recognition with Language Models（VSP-LLM）框架在视觉语音识别和翻译中引入了新的方法，通过集成LLMs来高效处理视频输入，通过去重嵌入视觉特征和使用低秩适配器进行成本效益训练。