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实体 LLaVA-v1.6-Mistral-7B

LLaVA-v1.6-Mistral-7B

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  1. RESEARCH · CL_95864 ·

    新研究解决 VLM 幻觉、蒸馏和可解释性问题

    研究人员正在开发新方法来提高视觉语言模型 (VLM) 的能力和可靠性。一种名为 DCLA 的方法通过在解码过程中确保模型不同层之间的一致性来解决幻觉问题，在 LLaVA 和 Qwen 等基准测试中显示出显著的改进。另一个研究领域是利用 GenRecal 等框架将大型 VLM 的知识蒸馏到更小、更高效的模型中，该框架可以适应异构 VLM 之间的特征表示。此外，还在探索新的技术来理解和控制 VLM 的行为，例如使用稀疏自动编码器进行引导，…
  2. RESEARCH · CL_53757 ·

    新研究探讨LLM提示攻击与防御

    两篇新研究论文探讨了大型语言模型（LLM）和大型视觉语言模型（LVLM）的漏洞和防御。第一篇论文介绍了提示的鲁棒性（RoP），这是一种旨在通过纠正输入错误和生成最优引导提示来增强LLM对抗对抗性扰动的韧性的策略。第二篇论文详细介绍了一种多轮自适应提示攻击（MAPA），该攻击通过交替进行文本-视觉攻击并迭代优化攻击轨迹来放大恶意响应，从而针对LVLM，并在多个基准测试中优于现有方法。