NeurIPS 2024｜天津大学提出：面向模态缺失情形的提示学习方法
本文提出了一种新的提示学习方法，旨在解决多模态大模型在输入模态可能缺失时的问题。通过结合三种不同的提示向量策略（Correlated prompting, Dynamic prompting和Modal-common prompting），该方法能更有效地提升模型的鲁棒性和可扩展性，在多个数据集上验证了其有效性。
日期: 2024 年 11 月 19 日
在「最难LLM评测榜单」上，阶跃万亿参数模型拿下中国第一
国内大模型创业公司阶跃星辰凭借万亿参数大语言模型 Step-2，在权威基准测试 LiveBench AI 中排名前十，展示了其在指令跟随任务中的出色表现。
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