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LLaVA-v1.5-13B
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KORE方法提升大型多模态模型的知识注入能力
研究人员推出了一种名为KORE的新方法，旨在增强大型多模态模型（LMMs）的知识注入。KORE通过实现新信息的获取和现有知识的保留，解决了预训练模型中知识静态和有限的挑战。该方法将单个知识项转换为结构化格式以进行准确学习，并采用独特的协方差矩阵方法来最大限度地减少对先前学习信息的干扰，从而缓解灾难性遗忘。
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新研究关注多语言模型、高效推理和数据污染
近期研究探讨了语言模型开发和应用的各个方面。Google DeepMind 的 ATLAS 项目引入了多语言模型的新缩放定律，旨在优化英语以外语言的训练。Hugging Face 发布了 LFM2.5-Encoders，专为在 CPU 上进行高效长上下文推理而设计，其速度优于现有模型。几篇 arXiv 论文深入研究了模型的行为和训练：TransClean 解决了 LLM 输出中的“翻译噪声”问题，另一项研究通过分析重复计数来调查语言模…