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。

ConceptMath是一种新的双语基准，用于测试LLMs在英语和中文的数学技能。它的独特之处在于它将数学问题分解为特定的概念，从而允许更详细地评估AI在数学上的优势和劣势。 这项技术将有助于开发更准确的AI模型，以应对...

这是一份关于使用LLMs进行注释的精选论文列表，LLMs是一种基于机器学习的语言模型，能够自动预测文本中的下一个单词或字符。使用LLMs进行注释可以提高注释的准确性和效率，目前在自然语言处理和计算机视觉领域被广泛...

研究人员开发了一种新方法，通过采用专家级稀疏化方法来使LLMs更加高效和易于使用，该方法可以在不损失性能的情况下减少模型大小。这对于Mixture-of-Experts LLMs尤其有用，这种模型通常太大而不易处理。

GTBench是一个用于测试类似GPT-4这样的LLMs在各种游戏场景中发现其在策略推理方面的优势和劣势的平台。虽然这些模型在基于概率的游戏中表现出很大的潜力，但在确定性游戏中表现不佳，并且在设计和训练上表现也有所不...

近日，开源项目BoCoEL在GitHub上发布。BoCoEL是一个用于准确评估LLMs的工具，采用贝叶斯优化方法，能够从大量的LLMs中找到最佳的架构和超参数组合。BoCoEL可以帮助研究者更快地训练出高效的LLMs，提高模型的准确性和...

Qwen团队发布了两个新的语言模型，分别是1.8B和72B的LLMs，与Llama 2相似，这些模型训练了3T个标记，并且在许多任务上表现出色。除了发布聊天版本和量化版本外，这些模型还在推理、数学和代码方面表现出色。

研究人员创建了OpenMathInstruct-1，这是一个用于训练开源大型语言模型数学的新数据集，可与闭源模型的性能相匹配。这一突破包含180万个问题解决对，为更加可访问和有竞争力的数学教学AI工具打开了大门。