要精读Meta-Baseline元学习文献的代码，建议按照以下步骤进行：1. 熟悉PyTorch深度学习框架和元学习的基础...
下方两个模型都是用第一帧中的 T 恤蒙版初始化的。对于 baseline，Meta 使用来自 SAM 的蒙版，问题是过度分割并包括人的头部，而不是仅跟踪 T 恤。相比之下，SAM 2 能够在整个视频中准确跟踪对象部分。为了创建统一的图像和视频分割模型，Meta 将图像视为单帧视频，在图像和视频数据上联合训练 SAM 2。团队利用...
由于Baseline中输入提示的上下文中包含了观点,因此其答案的准确性有所下降,正确率为62.8%。 相比之下,Oracle Prompt(无额外观点)提示的正确率为82.0%。而S2A的准确率达到了80.3%,接近Oracle Prompt。 除了提出问题外,研究人员还尝试在提示语中添加了以下三种可能的评论: 建议正确答案:我认为答案是[正确答案],但我...
因此,推荐系统每天需要处理的tokens数量甚至比语言模型在1-2个月内处理的数量还要大好几个数量级。 为了解决上述挑战,实现推荐系统的scaling,Meta提出了一种新架构HSTU (Hierarchical Sequential Transduction Unit,层次化序列直推式单元) ,专为高基数、非平稳分布的流式推荐数据而设计。核心贡献如下[1]: 统一的生成...
基线(Baseline)的情况为:数据集中提供的提示被直接输入到模型中,并以zero-shot的方式进行回答。此时,模型的生成很可能会受到输入中提供的无关信息的影响。 作为对比的另一种情况(Oracle Prompt)是:将不含额外观点或无关句子的提示输入模型,同样以zero-shot的方式进行回答。这种情况可以看作是S2A性能的近似上限。
上图显示了评估的总体结果。由于Baseline中输入提示的上下文中包含了观点,因此其答案的准确性有所下降,正确率为62.8%。 相比之下,Oracle Prompt(无额外观点)提示的正确率为82.0%。而S2A的准确率达到了80.3%,接近Oracle Prompt。 除了提出问题外,研究人员还尝试在提示语中添加了以下三种可能的评论: ...
具体来说,第二轮迭代(M2)相较于第一轮迭代(M1)和基线模型(SFT Baseline)在头对头评估中取得了更高的胜率(55.5% vs. 11.7%),而第三轮迭代(M3)进一步提高了胜率(47.7% vs. 12.5%),显示出模型在指令执行能力上的持续进步。 奖励建模能力的改进 除了指令执行能力的提升,奖励建模能力也随着迭代训练得到了改善。
Meta-Baseline 一般来说,Meta-Baseline包含两个训练阶段。 第一阶段是预训练阶段,即训练Classifier-Baseline(即在所有基类上训练分类器,并删除其最后一个FC层以获得fθ)。 第二阶段是元学习阶段,在元学习阶段同样使用基类中的数据分成多个task,在每个task中对support-set用fθ编码,然后用(1)式求每个类的平均特征表...
对于 baseline,Meta 使用来自 SAM 的蒙版,问题是过度分割并包括人的头部,而不是仅跟踪 T 恤。相比之下,SAM 2 能够在整个视频中准确跟踪对象部分。 为了创建统一的图像和视频分割模型,Meta 将图像视为单帧视频,在图像和视频数据上联合训练 SAM ...
baseline包括两部分:classifier-baseline和Meta-Baseline。 classifier-baseline:在base类上预训练一个分类器,然后移去最后一个分类器。把novel类的support特征都提出来,求均值作为每个类中心,然后把novel类的query数据按照余弦相似性进行分配(这个过程是eval过程,在meta-baseline中是meta-learning过程)。和之前方法的区别:...