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        多模態(tài)模型免微調(diào)接入互聯(lián)網(wǎng),即插即用新框架,效果超閉源商用方案

        AIGC動(dòng)態(tài)6個(gè)月前發(fā)布 量子位
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        多模態(tài)模型免微調(diào)接入互聯(lián)網(wǎng),即插即用新框架,效果超閉源商用方案

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        原標(biāo)題:多模態(tài)模型免微調(diào)接入互聯(lián)網(wǎng),即插即用新框架,效果超閉源商用方案
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        文章來(lái)源:量子位
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        內(nèi)容摘要:


        李川皓 投稿量子位 | 公眾號(hào) QbitAI一個(gè)5月份完成訓(xùn)練的大模型,無(wú)法對(duì)《黑神話(huà)·悟空》游戲內(nèi)容相關(guān)問(wèn)題給出準(zhǔn)確回答。
        這是大模型的病了。
        因?yàn)椤逗谏裨?huà)》8月才上市,訓(xùn)練數(shù)據(jù)里沒(méi)有它的相關(guān)知識(shí)。
        眾所周知,大模型的訓(xùn)練和微調(diào)會(huì)消耗大量計(jì)算資源和時(shí)間,這意味著頻繁更新大模型的參數(shù)是不切實(shí)際的。
        然而,現(xiàn)實(shí)世界中的信息是實(shí)時(shí)產(chǎn)生的且不斷變化的。這使得大模型在完成訓(xùn)練后,對(duì)于后續(xù)新產(chǎn)生的信息感到陌生,所以無(wú)法提供準(zhǔn)確可靠的反饋。
        為此,上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、北京理工大學(xué)、浙江大學(xué)、香港大合提出即插即用的SearchLVLMs框架,可以無(wú)縫整合任意的多模態(tài)大模型。
        該框架在推理階段對(duì)大模型進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)檢索增強(qiáng),使得大模型無(wú)需微調(diào)即可對(duì)實(shí)時(shí)信息進(jìn)行準(zhǔn)確的反饋。
        研究團(tuán)隊(duì)提出首個(gè)輔助多模態(tài)大模型對(duì)實(shí)時(shí)信息進(jìn)行反饋的開(kāi)源檢索增強(qiáng)框架SearchLVLMs。
        該框架主要包括查詢(xún)生成、搜索引擎調(diào)用、分層過(guò)濾三個(gè)部分。
        以視覺(jué)問(wèn)答為例,該框架會(huì)基于問(wèn)題和圖片生成查詢(xún)關(guān)鍵詞,并調(diào)用搜索引擎查找相關(guān)信息,再由粗到細(xì)地對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行過(guò)濾,得到對(duì)回答該問(wèn)題有幫助的信息。
        這些信息會(huì)以prompt的形式在


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