这种方法涉及在预训练模型中添加简单的适配器结构,然后使用少量样本数据微调适配器参数,使基础模型适应下游任务。此外,引入基础语言模型或外部知识(如知识图谱,例如,CuPL [16])的方法可以帮助模型更好地处理未见样本,增强其语义理解和鲁棒性,从而提高其在少样本适应任务中的性能。上述三种方法已广泛用于各种下游适应任务,...
此外,这种基于视觉提示的通用分割模型还可适用于特定的下游任务,如医学图像分割、视频对象分割、机器人学和遥感。除了基于文本和视觉提示的基础模型外,研究工作还探索开发模型,努力将多种配对模式(如图像-文本、视频-音频或图像深度)统一起来,以学习有助于不同下游任务的有意义表征。 介绍本文重点,CV领域的预训练模型...
一文读懂多模态,230页多模态综述开源了!涵盖了CV,NLP,图文多模态的经典方法和SOTA模型 00:23 基于Transformer的GAN网络综述来了!包含近50种GAN在图像和视频生成上的应用方法,涉及160篇论文! 00:10 鹏城实验室开放了45页多模态预训练大模型综述!总结了近5年多模态预训练相关的算法和数据!多模态预训练学习包!
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大模型多cv pr的挑战和机会 | 参加了6年valse,感慨颇深,每年主题都会发生巨大变化。也伴随着第一次CNN的高度和第二次transformer的高潮,就两年,cv卷的可见一斑。唯一一个这么多年都存在的主题就是北邮邓老师的人脸(也自嘲都23年了,居然有人还研究人脸),检测和分割,跟踪今年没有主题。前两年根本不会去看具身智...
这篇文章的研究背景是大规模语言模型的发展和广泛应用。研究人员意识到通过深度学习技术和神经网络架构的进步,可以创建出具有接近人类水平表现的大规模语言模型。 过去的方法包括改进现有架构和训练策略、增加上下文长度、使用高质量的训练数据以及增加训练时间来提高性能。然而,这些方法存在一些问题,比如训练的不稳定性和泛化...
预训练为大语言模型的能力奠定了基础。通过大规模语料库的预训练,大语言模型可以获得基本的语言理解和生成技能。在这个过程中,预训练语料库的规模和质量对于大语言模型获得强大的能力至关重要。此外为了有效地预训练大语言模型,加速方法和优化技术需要被很好地设计。
点击进入→FightingCV交流群 由ChatGPT掀起的这波AI浪潮已经将我们带入了人工智能时代,语言模型已经成为日常生活中不可或缺的工具。 但目前的语言模型只能响应用户的查询指令,实现一些生成任务,比如写故事、生成代码等。 而以AutoGPT, GPT-Engineer和BabyAGI等项目为代表的大型动作模型(Large-Action Models,LAM)则将语...
最近的一项综述“A comprehensive and broader view of instruction learning”对指令调优研究进行了系统的概述。相比之下,我们主要关注指令调优对大语言模型的影响,并提供实例收集和调优的详细指南或策略。此外,我们还讨论了使用指令调优来满足用户的实际需求,这已广泛应用于现有的大语言模型,例如 InstructGPT 和 GPT-4...
为了检验大语言模型的有效性和优势,大量的任务和基准被用来进行实证评估和分析。我们首先介绍了语言生成和理解的大语言模型的三种基本评估任务,然后介绍了具有更复杂设置或目标的大语言模型的几种高级任务,最后讨论了现有的基准和实证分析。 基本评估任务 在这一部分中,我们主要关注大语言模型的三类评估任务,即语言生成、...