コグVLM、革命的なマルチモーダルモデルで深層融合を紹介

「コグVLM、革命的なマルチモーダルモデルで深層融合を鮮やかに紹介」

シャローアライメントの問題を解決する

研究グループが提案した新しいモデルは、現在の多様なAI設計基準を革新し、競争相手をほぼ全て圧倒しました。

彼らは革新的な概念、「ディープフュージョン」を紹介し、現在の多様な大規模言語モデル（MLLM）が直面している最大の問題である「シャローアライメントの問題」を軽減する新しいデザイン原理を導入しました。

もし潜在能力を発揮できれば、CogVLMモデルは世界中の研究者の注目を集め、新しいMLLMのファミリー、ディープフュージョンモデルを創造することになるかもしれません。

• 大規模展開向けのモデル量子化に深く掘り下げる
• 5分で作成するLow-Code GPT AIアプリを作成する
• 「AIのトレーニングAI：ゲータートロングPTがフロリダ大学の医療AIのイノベーションの最前線に」

実際の結果は? 画像から数学の問題をコーディングするなどの印象的な機能があり、まもなく見ることができます。

しかし、まず最も重要なことは、シャローアライメントの問題とは何かですか？

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そんな簡単じゃない

LLMの構築は手間のかかる作業です。

巨大なテキスト文書のデータセット、世界クラスの研究者のチーム、パワフルなGPUクラスターが必要です。言い換えれば、「莫大な資金」と才能が必要です。

そして、モデルを商業的に利用可能にする場合、何を言うか、言わないかを認識させる必要があります。

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