Новые тренды в исследованиях больших языковых моделей (БЯМ)

“`html

Большие языковые модели (LLM) и их актуальные тенденции в исследованиях

Мультимодальные LLM

Мультимодальные LLM имеют способность обрабатывать различные типы входных данных, включая текст, фотографии и видео, что открывает большие возможности для различных приложений. Они способны выполнять сложные задачи, такие как отвечать на вопросы по изображениям или создавать видео на основе текстовых описаний.

Примеры

Модели OpenAI’s Sora, Google’s Gemini и LLaVA представляют значительные успехи в мультимодальных LLM, обрабатывая текст, аудио, видео и изображения в различных приложениях.

Открытые LLM

Открытые LLM модели демократизируют исследования в области ИИ, предоставляя доступ к сложным моделям и процессам их обучения. Это стимулирует сотрудничество и ускоряет открытия в области ИИ.

Примеры

Проекты LLM360, LLaMA и OLMo привносят новые стандарты в открытые исследования в области ИИ и способствуют совместной разработке.

Доменно-специфические LLM

Доменно-специфические модели LLM разработаны для более эффективного решения специализированных задач в таких областях, как биомедицина и программирование.

Примеры

Модели BioGPT, StarCoder и MathVista отличаются высокой производительностью в задачах биомедицинской обработки информации, разработки программного обеспечения и обработки математических данных.

LLM Агенты

LLM Агенты используют мощные языковые навыки для выполнения различных задач, таких как разработка контента или обслуживание клиентов, упрощая взаимодействие в различных отраслях.

Примеры

Проекты ChemCrow, ToolLLM и OS-Copilot создают эффективные агенты, обогащающие опыт взаимодействия с клиентами и решая разнообразные задачи.

Меньшие LLM (включая квантованные LLM)

Меньшие LLM, например модели BitNet и Gemma 1B, предлагают возможности для использования расширенной обработки языка в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, что делает их доступными для широкого круга приложений.

Примеры

Модели BitNet, Gemma 1B и Lit-LLaMA обеспечивают высокую производительность при ограниченных вычислительных ресурсах, обширные возможности применения и безопасность использования.

Нетрансформерные LLM

Использование нетрансформерных LLM, таких как модели Mamba и RWKV, предлагает уникальные подходы к улучшению производительности моделей и эффективности их использования.

Примеры

Модели Mamba и RWKV представляют собой значительные улучшения в обработке языка и предлагают новые возможности для использования в различных областях.

“`