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Meta Chameleon – 多模態開源模型

(英)Meta 的 FAIR 團隊公開 Chameleon 模型於研究用
Chameleon 的成功在於其完全基於 Token 的架構。模型將會同時學習圖像和文字，進行聯合推理，這對於分開編碼器的模型來說，令推理更接近 Reasoning 的要求，儘管存在一些限制。
Categories: 模型

Florence-2 (Microsoft)開源模型 – 影像識別

(英)輕量級視覺語言模型
模型在字幕、物件偵測、接地和分割等任務中展示了強大的零樣本和微調功能。

繼 Meta 推出多模態 open source 模型，Microsoft 也不甘後人，推出影像識別 Open source Florence-2 模型

儘管尺寸很小，但它所取得的結果與大許多倍的模型（如 Kosmos-2）相當。該模型的優勢不在於複雜的架構，而在於大規模的 FLD-5B 資料集，其中包含 1.26 億張影像和 54 億個綜合視覺註釋。

Categories: 模型

MoA : 合拼多模型

(英)MoA 允許您將多個小型模型（稱為「代理人」）组合成一個更強大的模型。
透過採用每層包含多個 LLM 代理程式的分層架構，MoA 僅使用開源模型，在 AlpacaEval 2.0 上的得分為 65.1%，顯著優於 GPT-4 Omni 的 57.5%！
Categories: 工具, 新聞

用 ORPO 微調 Llama3

(英)使用 ORPO 和 TRL 函式庫對新的 Llama 3 8B 模型進行微調。
程式碼已放在 Google Colab 和 GitHub 上。
Categories: 教學
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