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- 2024-10-12InternVL2识别边界框实践:捕获股票K线图启明之星
本文作者:谢志军,某互联网金融证券公司,算法工程师https://github.com/OpenGVLab/InternVL写在前面YOLO系列模型实现了对现实世界广泛物体的边界框识别,最新的开源多模态大模型(MLLM)/视觉语言模型(VLM)宣称能够给出特定物体的边界框坐标。笔者测试了一些常规图片并询问MLLM
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ASurveyonMultimodalLargeLanguageModels多模态大型语言模型(MLLM)综述摘要—最近,以GPT-4V为代表的多模态大型语言模型(MLLM)已成为新兴的研究热点,它使用强大的大型语言模型(LLMs)作为“大脑”来执行多模态任务。MLLM出人意料的涌现能力,如基于图像编写故事和无需OCR的数学
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本文提出了mllm-NPU,这是第一个有效利用设备上神经处理单元(NPU)卸载的LLM推理系统。mllm-NPU的主要设计目标是减少预填充延迟和能耗。它针对主流的仅解码器的变压器架构的LLM(例如LlaMA、GPT等)。关键思想是最大限度地在移动NPU上执行预填充,以加速整数计算,同时保持在CPU/GPU上执行
- 2024-07-23多模态大模型:基础架构
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- 2024-06-04Optimizing Language Augmentation for Multilingual Large Language Models: A Case Study on Korean
本文是LLM系列文章,针对《OptimizingLanguageAugmentationforMultilingualLargeLanguageModels:ACaseStudyonKorean》的翻译。优化多语言大型语言模型的语言增强——以朝鲜语为例摘要1引言2相关工作3丰富MLLM词汇4LIMA上的指令调整5定量评估6定