该文分享了如何对中英文问答题进行数据增强的方法【数据预处理工作】，提升了LLMs的推理能力，模型使用的是Llama3-8B。

本文首先介绍了AuroraCap，一种基于大型多模态模型的高效视频细节描述器。通过利用tokens合并策略，在不影响性能的情况下显著降低了计算开销。本文还提出了VDC，一个新的视频详细描述基准，旨在评估视频内容的全面和连贯的文本描述。为了更好地评估，本文提出VDCscore，一种新的基于分而治之策略的LLMs辅助评价指标。对各种视频和图像描述基准的广泛评估表明，AuroraCap取得了有竞争力的结

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文章包括：LLaVA 简介、下载 LLaVA 的视觉层和语言层的模型参数、设置图像的占位符、初始化 LLaVA 模型、测试 LLaVA 模型

一套快速实现 Llama3 中文微调的教程。包括：1. 配置 Hugging Face 的国内镜像网站、2.安装 LLaMA-Factory 框架、3. 启动可视化窗口、4. 数据集构建方式、5. 模型微调的流程

这是一篇2024年发表在NIPS上的，关于多模态大模型的论文。本文开发了一个高质量的视频字幕数据集ShareGPT4Video和一个视频-语言多模态领域先进而通用的模型ShareCaptioner-Video。

一篇30分钟快速学习和使用LLaVA的教程，包含：LLaVA的简介和原理、LLaVA的模型流程图、LLaVA 的简单调用。

整体文章脉络如下：下载数据集、数据集的读取、辅助工具函数、模型的训练6 轻量数据集的微调训练、加载训练好的模型来推理。

关键字：手工操作阶段、批处理阶段、分时操作系统、实时操作系统、其他几种操作系统、整体式结构、层次式结构、虚拟机结构、客户/服务器结构、微内核结构

关键字：该系统支持通过友好的界面展示 L 关系、R 关系、L+ 关系、R+ 关系、等于关系、小于关系、大于关系和简单优先关系矩阵，并利用堆栈算法思想来分析输入的符号串，判断通过该文法能否生成该符号串。