| 大模型微调(Fine-tuning)是指在已经预训练好的大型语言模型基础上,使用特定的数据集进行进一步的训练,以使模型适应特定任务或领域。其根本原理在于,大模型模型只能够代表它所接收到的数据集的逻辑和理解,而对于其没有获得的数据样本,其并不能很好地识别和理解,也无法很好地回答特定场景下的问题。例如,一个通用大模型涵盖了许多
预训练和微调:大多数大语言模型在一个通用的大规模文本数据集上进行预训练,以学习语言的通用模式和结构。之后,可以在特定的小数据集上进行微调,以优化模型对特定任务的表现。 扩散模型 基本概念 扩散模型(如DDIM、Improved Diffusion等)是一种生成模型,主要用于图像生成任务。与传统的生成对抗网络(GANs)或变分自编码器...
【3月4日大模型日报合集】CVPR 2024满分论文:浙大提出基于可变形三维高斯的高质量单目动态重建新方法;计算蛋白质工程最新SOTA方法,牛津团队用密码子训练大语言模型;53页PDF广泛流传,核心员工相继离职,OpenAI到底有什么秘密;推特:Sebastian Raschka分享二月研究回顾:潜在的LoRA继任者、小型微调LLM与通用LLM,以及透明的LLM研...
像Molmo这样的多峰值人工智能模型代表了技术上的一个重大步幅,但它们通过潜在地将不同数据输入中的个人信息拼接在一起,放大了数据隐私问题。文本、图像、音频和视频的积分到一个单一的模型创建了一个复杂的信息网络,可以揭示比预期更多的信息。当模型在专有数据集上进行微调时,这种风险尤其严重,这些数据集可能会无意...
• 大规模数据集:AI模型通常在大规模的通用文本数据集上进行预训练,例如互联网上的书籍、文章、新闻等。这些数据帮助模型学习语言的基本模式。• 多语言和多领域数据:为了提高模型的通用性,预训练数据通常涵盖多种语言和领域。• 微调(Fine-tuning):• 领域特定数据:在预训练的基础上,AI模型可以通过微调来...
为了更好地符合人类的审美,来自北京大学和快手的研究团队提出了一个统一的多模态图像美学评估(UNIAA)框架,包括一个名为 UNIAA-LLaVA 的多模态大型语言模型(MLLM)和一个名为 UNIAA-Bench 的综合基准。他们为 IAA 选择了具有视觉感知和语言能力的 MLLMs,并建立了一种将现有数据集转换为统一的高质量视觉指令微调...
医学图像分类需要标注特定任务的数据集,这些数据集用于从头开始训练深度学习网络,或对基础模型进行微调。然而,这一过程对计算和技术要求很高。在语言处理领域,上下文学习提供了另一种选择,即模型从提示中学习,绕过了参数更新的需要。然而,在医学图像分析中,上下文学习仍未得到充分探索。 来自海德堡大学附属医院、德累斯顿...
来自斯坦福和 Stability AI 的研究团队提出了一个从 28 个公开数据集中整理出来的大规模指令微调数据集 CheXinstruct 和 一种能够分析和总结 CXR 的指令微调 FM CheXagent。为了构建 CheXagent,研究人员设计了一个用于解析放射学报告的临床大型语言模型(LLM)、一个用于表示 CXR 图像的视觉编码器以及一个用于连接...
1、DeepSeek-VL2由三个核心模块组成:视觉编码器、视觉-语言适配器和基于Mixture-of-Experts(MoE)的语言模型。2、构建了一个全面的视觉-语言数据集,涵盖多种任务和数据类型。数据构建分为三个阶段:视觉-语言对齐、视觉-语言预训练和监督微调。3、DeepSeek-VL2通过一个三阶段的训练流程进行训练:首先是视觉编码器和...
实验表明,Open-Rag在多个任务上显著优于现有最先进检索器,甚至在某些任务上超越了指令微调的大型语言模型(LLMs),展现出高效性和成本效益。此外,Open-Rag还具有良好的通用性,能够迁移到不同的语言模型上。该研究不仅为RAG系统的发展提供了新的思路,也为自然语言处理领域带来了重要的启发,推动了检索与生成结合的进一步...