尽管优化预训练数据混合对大型语言模型(LLM)的性能有显著影响,但确定最优数据配比仍然是一个亟待解决的挑战。为应对这一问题,英伟达提出了一种名为CLIMB(CLustering-based Iterative data Mixture Bootstrapping)的自动化框架,该框架能够在预训练环境中系统地发现、评估并优化数据混合策略。CLIMB通过在语义空间中嵌...
视频作为一种富含信息且密集的媒介,已广泛应用于娱乐、社交媒体、安全监控和自动驾驶等领域。人类能够轻松理解视频内容,例如理解因果关系、定位特定时刻以及关联动作。但是人工智能,尤其是大型语言模型(LLM)及其多模态(MLLM)变体,在视频理解方面仍然面临挑战,尤其是在处理长视频时。尽管像 GPT-4V 或 Claude 这...
近年来,人工智能领域在多模态表示学习方面取得了显著进展,这类模型通过统一框架理解并整合不同数据类型间的语义信息,特别是图像与文本之间的关联性。在此领域具有里程碑意义的模型包括OpenAI提出的CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training,对比语言-图像预训练)和Google研发的SigLIP(Sigmoid Loss for Lang...
SWEET-RL(Step-WisE Evaluation from Training-time information,基于训练时信息的逐步评估)是多轮大型语言模型(LLM)代理强化学习领域的重要技术进展。该算法相较于现有最先进的方法,成功率提升了6%,使Llama-3.1-8B等小型开源模型能够达到甚至超越GPT-4O等大型专有模型的性能水平。本文将深入分析SWEET-RL如何改...