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我們知道在大語言模型（Large Language Model, LLM）中，存在所謂的尺度擴展規(guī)律（Scaling Laws） [2]，如Fig 1所示，即是：LLM的性能會隨著模型的參數(shù)量、模型的

在大語言模型（Large Language Model, LLM）中，存在所謂的尺度擴展規(guī)律（Scaling Laws） [2]，如Fig 1所示，即是：LLM的性能會隨著模型的參數(shù)量、模型的訓(xùn)練量、

什么是世界多胞體（World Polytope）呢？我給出的定義是，每一個世界中的事實（Fact），比如『在地球上，太陽從東邊出來』、『地球是太陽系中的行星』等等，都可以編碼為N維超空間里面的一個節(jié)點

獎勵劫持問題在大語言模型（Large Language Model, LLM）中，存在所謂的尺度擴展規(guī)律（Scaling Laws） [2]，如Fig 1所示，即是：LLM的性能會隨著模型的參數(shù)量、模

Danqi Chen 在最新提交在Arxiv上的文章 [1] MeCO指出，如Fig 1所示，只需要在預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的起始位置加上一個來源信息（URL），然后在最后10%的預(yù)訓(xùn)練中除去這個URL信息進行常

為了提高LLM底座的通用能力，通常預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)都會包含有各種領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，比如The Pile [2] 就是一個800GB大小的，涵蓋了22個不同領(lǐng)域的常用預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，如Fig 1所示。對于LLM預(yù)訓(xùn)練

CLIP [2] 開創(chuàng)了一個圖文大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的時代，然而CLIP也具有不足之處，因此引出了一系列的改進工作，具體可見 [3]。 針對CLIP在大規(guī)模數(shù)據(jù)下訓(xùn)練速度慢的問題，已有一些工作研究，如SigL

多模態(tài)大模型MLLM通常由三部分組成：視覺編碼器，可以是CLIP、SigLIP、DINO等，采用的結(jié)構(gòu)可以是ViT，也可以是傳統(tǒng)的CNN，不過現(xiàn)在主流都是ViT結(jié)構(gòu)，本文指的視覺編碼器也是ViT的產(chǎn)出

多模態(tài)大模型MLLM通常由三部分組成：視覺編碼器，可以是CLIP、SigLIP、DINO等視覺連接器（Projector），通常是簡單的MLP結(jié)構(gòu)底座LLM，如LLama、Qwen等對于MLLM而言，

基于對比學(xué)習(xí)的圖文預(yù)訓(xùn)練方式，自從CLIP [1] 橫空出世后，就成為了圖文預(yù)訓(xùn)練的主流方式，引申出了一系列的工作，如ALIGN [3]、FLIP [4]、LiT [5]等。這些工作在數(shù)據(jù)使用、訓(xùn)練效