万字长文，对多模态LLM中对齐算法进行全面系统性回顾！从现有对齐算法涵盖的应用场景，到构建对齐数据集的核心因素，再到用于评估对齐算法的基准，还有对齐算法未来潜在发展方向，全都梳理了一遍。大语言模型（LLMs）能够通过简单的提示完成多种任务，且无需进行任务特定的训练。然而，这些模型主要处理文本数据，对于多模态数据
One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees算法(以下简称GBDT)是一种基于回归树的人脸对齐算法,这种方法通过建立一个级联的残差回归树(GBDT)来使人脸形状从当前形状一步一步回归到真实形状。每一个GBDT的每一个叶子节点上都存储着一个残差回归量,当输入落到一个节点上时,就将残差加到改...
本期由东北大学的龚益群同学分享,主题为《图像对齐算法》,下面我们来一起回顾一下吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
偏好对齐核心解决问题 the log probabilities of the tokens in the rejected responses increase along with the chosen responses, which is not desired from the viewpoint of preference alignment chosen和rejected同步上升 Objective Function ofORPO Preliminaries 1、胜率: (OR:how much more likely it is for ...
从现有对齐算法涵盖的应用场景,到构建对齐数据集的核心因素,再到用于评估对齐算法的基准,还有对齐算法未来潜在发展方向,全都梳理了一遍。 大语言模型(LLMs)能够通过简单的提示完成多种任务,且无需进行任务特定的训练。然而,这些模型主要处理文本数据,对于多模态数据的处理存在局限。
- [理解人类偏好对齐训练算法](#理解人类偏好对齐训练算法) - [训练代码](#训练代码) ## 背景 大型语言模型(LLMs)通过在大量文本数据集上进行无监督预训练,获得丰富的语言模式和知识,这一阶段训练后的模型被称为base model。base model能够理解语言并生成连贯的文本,但仍然存在一些问题,比如: ...
字节对齐是在分配内存时需要考虑的问题,两个小算法: 假定目前该变量占用n个字节,对齐目标是align,求返回的占用实际内存大小。 (1)最容易想到的算法: unsigned int calc_align(unsigned int n,unsigned align) { if ( n / align * align == n)
字节对齐算法 字节对齐算法 字节对齐是在分配内存时需要考虑的问题,两个小算法: (1)最容易想到的算法: 1unsignedintcalc_align(unsignedintn,unsigned align)2{3if( n / align * align ==n)4returnn;56return(n / align +1) *align;7} (2.1)更好的算法:...
地址对齐算法 通常在数据存储的时候,都会让地址进行对齐,有的是4字节,有的是8字节,等等。 所以就需要对地址进行对齐操作,有向上取整和向下取整两种方式。 注意:该方法仅适用于2的n次方数对齐 方法 向下取整:ALIGN_DOWN(x,align) (x & ~(align-1))