让Stable Diffusion这位“图像生成课代表”，直接共享它的“学霸笔记”——注意力分布。展开来说，其跨界教学可分为三步走：Step1：拜师学艺。VLM（如Llama-3.2）向Stable Diffusion学习如何“看图”，通过轻量级对齐网络（Aligner）模仿其交叉注意力机制。Step2：高效补课：仅用13万样本（常规数据量的2.5%）、8块...
让Stable Diffusion这位“图像生成课代表”,直接共享它的“学霸笔记”——注意力分布。 展开来说,其跨界教学可分为三步走: Step1:拜师学艺。VLM(如Llama-3.2)向Stable Diffusion学习如何“看图”,通过轻量级对齐网络(Aligner)模仿其交叉注意力机制。 Step2:高效补课:仅用13万样本(常规数据量的2.5%)、8块GPU训练1...
一、生态期(6-9个月):会注视自己有兴趣之物品,不会管主要照顾者所凝视之方位--共享式注意力尚末建立。 二、几何期(9-12个月):开始跟随主要照顾者所凝视之物品,但仅限于其前方的视觉区域-共享式注意力发展中。 三、表征期(12-18个月):眼神可在主照顾者、与主照顾...
在 SALS 中，注意力学习（实线）和注意力选择（虚线）通过共享注意力操作对齐。然后在 ARM 中，我们通过生成的伪样本帮助 SALS 回忆来自以前任务输入对应的正确的注意力权重。图 2 我们提出的 SAPT 的整体架构，有共享注意力学习与选择模块（左）和注意力反思模块构成（右）。实验结果 我们基于 Prompt Tuning 和 ...
本文提出了针对大语言模型的共享注意力持续学习框架 SAPT,为同时应对灾难性遗忘和知识迁移的挑战提供了有效的解决方案。SAPT 的整体架构由两个关键组件组成,如图 2 所示:共享注意力学习与选择模块(SALS)和注意力反思模块(ARM)。在 SALS 中,注意力学习(实线)和注意力选择(虚线)通过共享注意力操作对齐。然后在 ARM...
深度学习多任务结构图是一种基于图神经网络的模型,其基本原理是将多个任务之间的关系通过图结构进行表示,并利用图神经网络进行信息传递和共享。在构建多任务结构图时,首先需要确定不同任务之间的关系,以及任务之间的信息传递方式。通常,任务之间的关系可以通过共享层来表示,而信息传递方式则可以通过图卷积网络或图注意力...
只需共享注意力分布 不卷数据不烧卡 这次不是卷参数、卷算力,而是卷“跨界学习”—— 让Stable Diffusion当老师,教多模态大模型(如Llama-3.2)如何“看图说话”! 性能直接飙升30%。 中国研究员联合DeepMind团队的最新研究《Lavender: Diffusion Instruction Tuning》,通过简单的“注意力对齐”,仅需1天训练、2.5%常规...
让Stable Diffusion这位“图像生成课代表”，直接共享它的“学霸笔记”——注意力分布。展开来说，其跨界...
SAPT 的整体架构由两个关键组件组成,如图 2 所示:共享注意力学习与选择模块(SALS)和注意力反思模块(ARM)。在 SALS 中,注意力学习(实线)和注意力选择(虚线)通过共享注意力操作对齐。然后在 ARM 中,我们通过生成的伪样本帮助 SALS 回忆来自以前任务输入对应的正确的注意力权重。 图2 我们提出的 SAPT 的整体架构...
自闭症儿童常常面临注意力不集中的挑战,这可能与他们缺乏共享注意力有关。🤔共享注意力的概念是指在社交互动中,个体能够协调自己与他人的注意力,包括注视、指向、展示以及对他人行为的反应等。👀 要形成这种共享式注意力,孩子们需要具备三个关键条件: 分享式注意力:能够观察他人,并在人与物品之间转移视线。👀 ...