多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models， MLLM）的出现是建立在大型语言模型（Large Language Models， LLM）和大型视觉模型（Large Vision Models， LVM）领域不断突破的基础上的。这里给大家总结了多模态大模型的结构，训练，评估方法以及幻觉问题的解决办法，通俗易懂！！

随着多模态研究的进展，开源模型在分数比较往往优于商用模型，如 GPT-4V，但在实际用户体验中却有所不及。统一接口:LMMs-Eval 在文本测评框架 lm-evaluation-harness 的基础上进行了改进和扩展，通过定义模型、数据集和评估指标的统一接口，方便了使用者自行添加新的多模态模型和数据集。为解决以上问题，来自南洋理工大学 LMMs-Lab 的研究人员联合开源了 LMMs-Eval

摘要： 本文介绍了当前热门的本地大模型知识库工具，分为知识库侧和大模型侧两类。知识库侧工具包括AnythingLLM、MaxKB、RAGFlow、FastGPT、Dify和Open WebUI，支持文档处理、向量化检索及本地RAG等功能，适用于企业级知识管理。大模型侧工具如Ollama、LM Studio等简化了本地大模型的部署与管理。这些工具在数据安全、多模态支持和可视化操作方面表现突出，为开发

根据技术报告中的图2（上面也引了），Gemini 没有简单的采用 Flamingo 的方式，应该是把其他模态内容的 token 序列直接和文本的 token 序列交叉合并在一起输入到模型中而不是通过交叉注意力机制注入进去，我认为这种形式才算得上原生多模态，不仅设计简洁优雅，而且可能效果更好。在机器学习和深度学习的领域中，"open-ended scenario"通常指的是一个具有高度复杂性和不确定

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我们通常会看到某模型研发机构开源了base模型和chat模型，那base模型和chat模型有什么区别呢？首先，所有的大语言模型（LLM）的工作方式都是接收一些文本，然后预测最有可能出现在其后面的文本。

AI时代如何安全高效管理知识？3步搭建本地私有智能知识库 在数据爆炸的今天，个人和企业普遍面临文档混乱、检索低效的痛点。本文提出基于DeepSeek+Ollama+AnythingLLM的零代码解决方案，通过三大核心技术——嵌入模型（语义编码）、向量数据库（智能检索）、LLM大模型（智能应答），实现本地化知识管理。 核心优势： 1️⃣ 数据100%私有，敏感信息不出内网； 2️⃣ 低成本部署，普通

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份。*Text-to-Image（文本到图片）**Text-to-Video（文本到视频）*等, 😝有需要的小伙伴，可以。（安全链接，放心点击）谁的饭碗又将不保了？掌握AI工具的技术人。

大模型推理优化技术总结 本文系统介绍了大语言模型（LLM）的推理优化技术。内容涵盖LLM推理的基本流程（预填充阶段和解码阶段）、关键挑战（KV缓存管理、内存需求）以及主流优化方法。重点分析了模型并行化技术，包括Pipeline并行、Tensor并行和Sequence并行，详细阐述其工作原理、优势与局限性。Pipeline并行通过垂直分片模型层提高效率，但存在Pipeline气泡问题；Tensor并

企业级大模型落地面临幻觉、数据私有化和时效性等"最后一公里难题"。RAG技术作为解决这些问题的关键，通过检索增强生成大幅降低错误率，实现数据私有化和实时更新。生产级RAG系统需构建为多模块协同工程体系，包括数据预处理、检索重排序、索引路由和生成控制。成功的企业级RAG应遵循"AI Min, System Max"原则，通过系统工程约束模型行为，核心竞争力在于数据治理能力和严谨的业务流程控制。