一种基于多模态多站点数据融合的分类识别方法 本发明公开了一种基于多模态多站点数据融合的分类识别方法,包括如下步骤:1)获取多站点sMRI和RfMRI数据;2)对各个站点的sMRI数据进行预处理,得到sMRI颅骨剥离脑图像和大脑皮层表面模型;3)将大脑皮层分割成多个不同区域,并计算每个区域的皮层平均厚度,皮层平... 王莉,丁...
Cross-modal adaptation先进的实验结果证明了CLIP这一类的多模态模型的最优微调范式一定要利用跨模态的信息,这一点和单模态微调(例如prompting和adapter之于大语言模型)有显著的区别。我们认为文本模态对于小样本泛化任务有非常明显的帮助,因此后续工作应当着重研究如何利用更多的文本信息来提升图像分类的效果。 在论文中我们...
在本文中,作者提出了一种新的方法,名为EFL,它可以将小的语言模型变成更好的小样本学习器。这种方法的关键思想是将潜在的NLP任务重新表述为一个entailment任务,然后用少至8个例子来微调模型。我们进一步证明我们提出的方法可以 (i) 与基于无监督的对比学习的数据增强方法自然结合;(ii) 容易扩展到多语言的小样本学习...
研究还表明,大型模型在裁决忠实度上更优,而小型模型在保持上下文一致性上更佳。人类评估倾向于偏好零样本和单样本方法的信息量,以及微调模型的情感对齐。这项工作之所以重要,是因为它在现实和复杂的场景下进行了广泛的实验和评估,为未来的事实核查研究和实践提供了宝贵的参考,有助于打击假消息和提高信息真实性。
扩展的上下文窗口 (8,192 token): 利用分布式位置编码和基于段的注意力机制,使得模型可以处理更长的文本序列,更好地理解长文本中的上下文关系,这对于需要理解长篇上下文的任务至关重要。 指令微调: 使用精心策划的包含指令、问答和对话的数据集进行训练,显著提升了零样本和小样本学习的性能,使得模型能够更好地理解和...
SmallThinker小思考模型提速 | 小思考者(SmallThinker)是一个基于Qwen2.5-3B-Instruct微调的新模型,参数量为3.4亿,采用Q8_0量化,文件大小3.6GB。该模型主要用于以下场景:边缘部署:由于其小巧的体积,非常适合在资源受限的设备上运行。作为QwQ-32B-Preview的草稿模型:SmallThinker可以作为QwQ-32B-Preview这个更大模型的初...
GPT4ALL,本地运行且无需联网的大模型客户端软件,它的特点是在低配如 4G~8G 内存的消费级电脑上也能跑,无 GPU 要求,模型文件的大小在 3G~8G 左右,都是经过定制微调的可插拔 LLMs,效果优于 GPT-3,媲美 GPT-3.5。 其实这样的模型非常多,基本思路跟斯坦福开源的 Alpaca 是一致的。Alpaca(网页链接)是一个基...