🦙LLaMA 3 掀桌子三部曲（二）：LLaMA 3.1 发布技术分享LLaMA 3.1 发布，开源了 405B 的旗舰模型，效果达到闭源的 SOTA 🔥🔥🔥。新模型带来了工具调用、更好地支持多语言等功能。2024-7-25 LLM GPT4 Generative NLP 大语言模型 ChatGPT Meta LLaMA3 LLaMA3.1 多模态模型 GPT-4o VLM
🏞️多模态模型可以融合多少模态？Apple：≥ 21技术分享Apple 的 4M 项目通过创新的多模态融合技术，成功将 21 种不同类型的数据模态嵌入统一的模型框架中，实现了跨模态检索、生成和编辑等任务。2024-7-6 MML 多模态模型 多模态学习 ImageBind 4M Apple Meta Multimodal Learning MaskGIT Transformer
🏞️图像 Token 化：视觉数据转换的关键技术技术分享本文介绍了图像或视频数据的 token 化技术，包括 VQ-VAE、dVAE、VQGAN、TiTok 1D Tokenizer 及 OmniTokenizer 等模型，这些技术通过编码器、向量量化器和解码器将图像转换为离散的 token 序列，以便于模型处理和生成高质量的图像。2024-7-1 Multimodal Learning 多模态学习 VLP Tokenizer VAE VQVAE VQGAN TiTok MaskGIT Transformer OmniTokenizer MML
☣️别和 Scaling Laws 对抗技术分享Scaling Laws（数据和 GPU）是 AI 发展的核心驱动力！？2024-6-25 LLM Scaling-Laws AGI Stanford 大语言模型 AI_Agent GPT4 ChatGPT
🦙LLaMA 3 掀桌子三部曲（一）：LLaMA 3 发布技术分享LLaMA 3 又来掀桌子了，发布一天后排名已经到开源模型首位了，已超过早期的 GPT4 和 Gemini Pro 🔥🔥🔥。哪些因素带来了新的精度提升？2024-4-19 LLM GPT4 Generative NLP 大语言模型 ChatGPT Meta LLaMA3
OpenAI 如何优化 LLM 的效果技术分享本文介绍了优化 LLM 效果的三种方法：Prompt Engineering、RAG 和 Fine-tuning。详细描述了它们的使用场景、优劣势，并基于具体示例给出了它们带来的效果提升。2023-11-17 LLM GPT4 Generative NLP 大语言模型 ChatGPT Prompt 提示词 OpenAI RAG Fine-tuning 检索增强
基于大语言模型的AI Agents—Part 3技术分享介绍由 LLM 驱动的 AI Agents 的相关技术和工具。Part 3 介绍另外几个热门的 Agent 框架：agents、AutoAgents 和 ChatDev（通过agents之间的多轮交互完成任务）。2023-10-12 LLM GPT4 AI_Agent Generative NLP 大语言模型 智能体 ChatGPT Multi-Agents AutoAgents ChatDev
基于大语言模型的AI Agents—Part 2技术分享介绍由 LLM 驱动的 AI Agents 的相关技术和工具。Part 2 介绍3个热门的 Agent 框架：AutoGPT、GPT-Engineer 和 MetaGPT。2023-9-1 LLM GPT4 AI_Agent Generative NLP 大语言模型 智能体 ChatGPT AutoGPT GPT-Enginner MetaGPT Multi-Agents
解决超难问题的 Least-to-Most Prompt 框架技术分享介绍使用 LLM 来解决超难问题的 Least-to-Most Prompting 框架。2023-8-29 LLM GPT4 AI_Agent Generative NLP 大语言模型 ChatGPT Prompt 提示词 OpenAI
基于大语言模型的AI Agents—Part 1技术分享介绍由 LLM 驱动的 AI Agents 的相关技术和工具。Part 1 介绍 Agent 的一般框架，背景知识和斯坦福的虚拟小镇论文。2023-8-22 LLM GPT4 AI_Agent Generative NLP 大语言模型 智能体 ChatGPT Multi-Agents
🏛️《机器学习&自然语言处理》课程解密了技术分享《机器学习&自然语言处理》付费课程解密了。2023-7-16 Machine Learning NLP 机器学习 自然语言处理 免费课程 实战 Deep Learning
比LLM更重要的多模态学习技术分享上周线下分享的文字版，介绍了多模态学习的概念、意义、模型架构、代表模型和挑战等。2023-6-25 Multimodal Learning 多模态学习 CLIP ImageBind BLIP-2 MM-CoT VLP
