Ferret
大语言模型的规模化联邦全参数调优
光明实验室基础智能研究团队携手新加坡国立大学最新突破——大语言模型的规模化联邦全参数调优，为大语言模型(LLMs)的联邦学习开辟了全新篇章！其中共一第一作者是光明实验室基础智能研究团队负责人，共一第二作者是新加坡国立大学博士生，均师从新加坡国立大学的Bryan Low教授。论文链接：, ：（LLMs）已在众多实际应用中变得不可或缺。然而，在规模化环境下对这些模型进行微调，尤其是在数据隐私和通信效率至关重要的联邦设置中，仍面临着重大挑战。现有方法通常采用参数高效微调（PEFT）来减轻通信开销，但这通常以牺牲模型性能为
苹果介绍 Ferret-UI 多模态大语言模型：更充分理解手机屏幕内容
感谢苹果公司近日发布研究论文，展示了 Ferret-UI AI 系统，可以理解应用程序屏幕上的内容。以 ChatGPT 为代表的 AI 大语言模型（LLMs），其训练材料通常是文本内容。为了能够让 AI 模型能够理解图像、视频和音频等非文本内容，多模态大语言模型（MLLMs）因此孕育而生。只是现阶段 MLLMs 还无法有效理解移动应用程序，这主要有以下几个原因：1. 手机屏幕的宽高比，和大多数训练图像使用的屏幕宽高比不同。2. MLLMs 需要识别出图标和按钮，但它们相对来说都比较小。因此苹果构想了名为 Ferre
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