多模态大模型的模态生成器怎样工作？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/TSxWwUga4iwdf5kP58VcDSHXnac/ab一、Idea LLM获得了巨大的成功，能够拥有很强的语义理解能力，寓意着语言能够携带intelligence 的关键模态，基于该前提，目前几乎所有的MLLM都是基于强大的LLM构建，LLM ...
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Stable Diffusion的语言模型- 文本编码器 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/wikcnF8RJO78HcMNJIgzofUBCRM/a9... 特征。 然后将文本特征作为图像生成器的输入，图像生成器又由几部分组成。 图像生成器两步骤：. 1-图像信息创建器（Image information creator）. 图像信息创建器是 ...
排序模型中如何利用LLM特征？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YYqywFhxUiKpPfkk49DcMKXnnId/ae方法其实和上次介绍的小红书的NoteLLM（ **NoteLLM: 大语言模型在小红书推荐系统的落地应用**）有点类似的地方，都是想用大模型作为特征提取器 ... 生成式的方式来推荐 ...
RAG的生成器 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ko3twZtXzisHH8kpeRyc7zZPnSe/a8... 生成模型中，从而缓解了幻觉问题。 幻觉——大模型面临的困境. 纯生成模型，尤其是基于大语言模型的生成模型，虽然在生成连贯、流畅的文本方面表现出色，但它们有时会产生 ...
ChatGPT：从语言模型到更出色的AI 图像生成器 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/ZreuwsDPxiZmnpkcC0ncLJD8nybChatGPT 作为一款强大的语言模型，近期在图像生成领域也展现出了令人瞩目的能力。
将大型语言模型与经典机器学习技术相结合 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/LqUUwDKOHiAvppk9hR3cdrDQnDd这些模型可以生成自然流畅的文本，回答各种问题，并进行多种自然语言处理 ... 特征提取器，为经典机器学习模型提供丰富的语言特征。例如，可以使用大型语言模型 ...
语言模型预训练中如何进行特征加工？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XoB6wn2u4iQHhCkVQXecgbQVnne/ae要理解大语言模型（LLM），首先要理解它的本质，无论预训练、微调还是在推理阶段，核心都是next token prediction，也就是以自回归的方式从左到右逐步生成文本。
多模态大模型MM-LLMs的模态生成器及相关技术 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DPjOwD19iiAcMYkryZicYJMWnTf/a9概述了MM-LLMs的设计形式，将模型架构分为5个部分：模态编码器、输入投影器、语言模型骨干、输出投影器和模态生成器。 ... 特征H_X，然后输给生成器MG_X。 给定数据X ...
深入理解稀疏自编码器：GPT-4、Claude 3 及技术探索 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/BbYIwE82siTNt3kAEoLcqDMNnve稀疏自编码器可以为这些语言模型提供一种有效的特征提取和表示学习方法。通过将 ... 这些语义特征向量可以作为GPT-4 的输入，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本。
大型语言模型的检索增强生成：综述 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/XdHDwfxxWiOKyNkVyUUc5jvnnfc4.1.1 在处理外部文档时，第一步是将文档切分为小片段以获得细粒度的特征。 ... 生成器的设计灵感来源于传统语言模型，但与传统的生成模型相比，RAG 的生成器通过 ...