资源高效的 LLM 和多模态基础模型调查
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。大型基础模型的资源挑战是一个重要问题，本调研综合分析了现有文献修复切片从模型架构到资源策略的多个方面，为理解当前方法和激发未来突破提供了全面的观点。
本综述论文探讨了变压器和大型语言模型在转换器和计算机视觉中的最新进展，强调了它们在视觉变压器和语言模型中的革命潜力。通过对多个付费和开源语言模型的性能进行对比分析，揭示了它们的优势和改进空间，并回顾了语言模型在解决视觉任务方面的应用。此外，该综述还提供了用于训练语言模型的全面数据集合，并为语言模型的预训练和下游任务的高性能实现提供了洞见。综述指出了语言模型在计算机视觉上的深刻交叉，并指出了集成和先进AI模型的新时代的潜在研究和发展方向。
