Dallah：一个针对阿拉伯语的方言感知多模态大语言模型
原文约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用基于 LLaMA-2 的先进语言模型，我们推出了一种高效的阿拉伯语多模态助手 Dallah，其通过细调六种阿拉伯方言展示了处理复杂方言交互的能力，表现出卓越的多模态交互任务性能，并具有开发方言感知阿拉伯语 MLLMs 的潜力。
ALLaM是一种支持阿拉伯语的语言模型，能够在不忘记原始语言的情况下引导模型走向一种新语言。ALLaM在阿拉伯文基准测试中表现出最先进的性能。
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大语言模型
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大语言模型进行财务报表分析
原文约400字，阅读约需1分钟。发表于：。我们研究了 LLM 在财务报表分析方面是否能够像专业人类分析师一样成功。我们给 GPT4 提供了标准化和匿名化的财务报表，并指示模型分析它们以确定未来收益的走向。即使没有任何叙述或行业特定信息，LLM 在预测收益变化方面超过了金融分析师。在分析师往往难以应对的情况下，LLM 表现出相对优势。此外，我们发现 LLM 的预测准确性与一个窄化训练的先进机器学习模型的表现相当。LLM...
研究发现，LLM在财务报表分析方面优于金融分析师，能够预测收益变化并提供有益见解。基于GPT的交易策略具有高夏普比率和阿尔法，研究结果显示LLM在决策中起核心作用。
入选ACL 2024！浙大推出首个海洋大语言模型OceanGPT，水下具身智能成现实
原文约6100字，阅读约需15分钟。发表于：。同时，海洋科学涵盖多领域和学科，每个领域和学科都有其独特的数据属性和模式，这就要求 LLM 具备更丰富的专业知识储备，由浙江大学张宁豫、陈华钧教授领衔，汇聚了毕祯、薛逸达、欧翌昕、冀大雄、郑国轴等人的研究团队，成功构建了海洋领域第一个大语言模型...
浙江大学的研究团队开发了首个海洋领域大语言模型OceanGPT，能够处理各种海洋科学任务，并提出了基于多Agent协作的海洋科学指令生成框架DoInstruct。通过评估，OceanGPT展现出高专业知识和初步的具身智能能力，为海洋科学研究提供了强有力的支持。
通过最佳平衡实现精确高效的量化大语言模型微调
原文约600字，阅读约需2分钟。发表于：。本论文介绍了一种用于优化量化预训练的大型语言模型的方法，通过简化适配器输入和输出并增加适配器的秩以实现更适合于优化量化的平衡，同时提出了一种用于低精度推断的量化感知微调方法，取得了优于其他方法的最高准确性，并应用于不同细调数据集和下游场景中实现了验证。
本文介绍了一种内存高效的预训练语言模型适应方法，通过分解预训练矩阵并只更新低秩部分，实现了对模型的适应。该方法还提出了量化部分的整数线性规划形式，可以动态配置量化参数。实验结果表明，该方法优于其他基准方法，并能实现更激进的量化。
DDK：用于高效大语言模型的领域知识蒸馏
原文约200字，阅读约需1分钟。发表于：。该论文介绍了一种名为 DDK 的新的大型语言模型蒸馏框架，通过根据教师模型与学生模型之间的领域性能差异动态调整蒸馏数据集的组成，使蒸馏过程更加稳定和有效，从而显著提高了学生模型的性能，在性能上优于持续预训练基准和现有的知识蒸馏方法。
该论文综述了大型语言模型的知识蒸馏技术，包括白盒和黑盒蒸馏方法，评估任务和蒸馏效果，并提出了未来研究方向。为研究人员提供了有价值的资源。
INF-LLaVA：高分辨率多模态大语言模型的双视角感知
原文约200字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入双视角裁剪模块和双视角增强模块，本研究提出了一种新颖的多模态大型语言模型（INF-LLaVA），用于有效感知高分辨率图像。大量的消融研究验证了这些组件的有效性，并且在多个基准测试上的实验表明，INF-LLaVA 优于现有的多模态大型语言模型。
本论文提出了一种新的框架和优化策略，通过混合适配器从全局视图中提取上下文信息，并引入可学习的查询嵌入来减少图像标记，同时通过相似性选择器选择用户问题的关键标记，实现更好的性能表现。此外，通过交替训练的方式平衡学习全局和局部方面，并引入高要求图像细节的数据集来增强局部压缩层的训练，提出的方法在各项基准测试中表现出优异性能。
LM Studio + open-webui 快速本地部署大语言模型 - SharpCJ
原文约1900字，阅读约需5分钟。发表于：。小白也能看懂的大语言模型本地部署。
本文介绍了在本地部署大语言模型的方法，包括使用Ollama和LM Studio等工具。LM Studio提供图形化界面和直接下载模型文件的功能，适合小白用户。文章还介绍了环境准备、安装设置、模型下载和配置open-webui的步骤。作者鼓励读者学习AI，提升工作效率。
如何使用大语言模型绘制专业图表
原文约3700字，阅读约需9分钟。发表于：。过去的一年里，我相信大部分人都已经看到了大语言模型(后文简称LLM)所具备的自然语言理解和文本生成的能力，还有很多人将其应用于日常工作中，比如文案写作、资料查询、代码生成……今天我要向大家介绍LLM的一种新使用方式—...
大语言模型(LLM)可以通过Mermaid.js生成多种类型的图表，如流程图、甘特图、饼图等。LLM可以通过自然语言描述数据和需求，生成Mermaid图表。生成的图表样式有限，布局无法控制，且绘制复杂图表的能力有限。可以将LLM生成的图表贴到Draw.io中进行二次编辑。
大语言模型下面向基于知识的视觉问答的知识获取分离
原文约300字，阅读约需1分钟。发表于：。DKA 是一种无需训练的框架，通过从 LLM 反馈中解开知识获取以避免混乱，并利用 LLM 的反馈来指定所需的知识。通过将原始复杂问题分解为基于图像和基于知识的两个简单子问题，DKA 可以提供更精确的知识，并更好地与 LLM 的知识需求对齐以得出正确答案。在基准数据集上的实验证明，DKA 明显优于现有的模型。
DKA是一种无需训练的框架，通过解开知识获取以避免混乱，并利用LLM的反馈来指定所需的知识。DKA可以提供更精确的知识，并更好地与LLM的知识需求对齐以得出正确答案。实验证明，DKA优于现有模型。
我的隐私信息会被大语言模型拿去训练吗？
原文约2200字，阅读约需6分钟。发表于：。隐私问题是一个大家都很关注的问题，以前搜索时代，大家担心搜索引擎会泄露自己的身份信息，私密聊天记录等。现在大语言时代，同样有类似担心，担心自己的隐私信息会被大语言模型拿去训练，从而一不小心泄露自己的隐私信息。
大语言模型的隐私问题引起了人们的关注。大公司不会使用用户隐私信息进行训练，而是使用公开数据。即使是公开数据，在训练前也需要进行处理，以保护用户隐私。目前没有听说用户隐私信息被泄露的情况。使用大语言模型搜索时，如果生成的答案只是公开信息，就不用担心隐私泄露。在使用AI时，要注意隐私设置，不要上传机密文档。如果发现隐私信息被泄露，可以向相关部门举报。了解大语言模型的训练方式和隐私泄露的可能途径，可以更好地保护自己的隐私信息。
