面对快速生成的新知识,大模型存储的预训练知识往往具有滞后性。为了能够让大模型具备最新的知识,当前主要方法是对新的知识文档进行持续预训练,然而LLM在文档中提取知识时,往往会面临困难。 为此,本文提出了SELFTUNING学习框架,可让LLM通过自学的方式从文档中获取最新的知识,实验结果表明:SELF-TUNING 在所有知识获取任务中...
在Transformer框架(一种基于自注意力机制的深度学习模型)中,引用的注意力机制被称为自注意力机制(Self Attention,有时称为intra-attention)。这是在上一节介绍的基础上,对顺序输入内容进行了上下文相关的增强,使注意力机制可以更好地注意到整段输入内其他输入token的关联性信息,从而可以为提取更多信息创造条件。正是自...
K、V三者做了一种类似上面所说的搜索运算，从而找出在全部输入给 Attention 的序列中每一个 token 与...
首先,这是一个颇具迷惑性的名字,这里的全局只是部分的全局,我们在这里只设定某些特定的Token能够看到其余所有的Token,而对于另外一些不是太重要的Token,我们还是采取滑动窗口注意力。注意!这里“特定的Token”会随着任务的不同而变化,打个比方,对于分类任务,带有全局视角的token就是“CLS”;而对于QA任务,那么带有全局...
为了建立不同图像之间的联系,一致自我注意力从批中其他图像特征中随机采样一些token Si,形成新的token集合Pi。 对Pi进行线性投影,生成新的key KP i和value VP i,query保持不变,计算Oi = Attention(Qi, KP i, VP i)。 通过这种机制,一致自我注意力实现了不同图像特征之间的交互,促进了模型在生成过程中对人物...
内环是 Generator 和 Verifier 组成的 Self-Play 系统,通过纯自然语言进行交互,Generator step 和 Verifier step 可以自由组合;外环是 Reward Model 和整个 Generator-Verifier 的对抗。如果学习效率低,可以采用课程学习的方式逐步提升难度,或者采用分层强化学习...
举个例子,比如我们在做文本翻译的时候,有时候在翻译当前的 token 时不需要给出整个 sequence,其实只需要知道这个 token 两边的邻居,就可以翻译的很准,也就是做局部的 attention(local attention)。这样可以大大提升运算效率,但是缺点就是只关注周围局部的值,这样做法其实跟 CNN 就没有太大的区别了。
Due to a bug in old DebianandUbuntu smarty3 package, you may face the error syntax error, unexpected token"class". In thiscase, install a newer version of the package: wget http://ftp.us.debian.org/debian/pool/main/s/smarty3/smarty3_3.1.47-2_all.deb ...
Self-encoded tokens provide a way to avoid storing tokens in a database by encoding all of the necessary information in the token string itself. The main benefit of this is that API servers are able to verify access tokens without doing a database lookup on every API request, making the ...
The self-provisioning option is displayed on theuser portallogin screen when an access policy requires a one-time password (OTP) for authentication, but the user doesn't yet have a token. The self-provisioning option is displayed the first time that a user tries to log in to any service ...