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    论文解读 LLaMA-Adapter V2 多模态领域又一佳作

    在本文中,我们提出了LLaMA-Adapter V2,一种参数高效的视觉指令模型。具体而言,我们首先通过解锁更多可学习参数(例如,norm、偏置和比例),增强LLaMA Adapter,这些参数在整个LLaMA模型中分布指令跟踪能力。其次,我们提出了一种早期融合策略,只将视觉token输入到早期的LLM层,有助于更好地融合视觉知识。第三,通过优化可学习参数的不相交组,引入了图像-文本对和指令跟踪数据的联合训练范式。这种策略有效地缓解了图像-文本对齐和指令跟踪这两个任务之间的干扰,并通过小规模的图像-文本和指令数据集实现了强大的多模态推理。在推理过程中,我们将额外的专家模型(例如,字幕,OCR系统)集成到LLaMA-Adapter中,以在不增加训练成本的情况下进一步提高其图像理解能力。与原始的LLaMA-Adapter相比,LLaMA-Adapter V2只需在LLaMA上引入14M参数,就可以执行开放式多模态指令。新设计的框架还展示出更强的基于语言的指令跟踪能力,甚至在聊天互动中表现出色。

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    系统架构师论文-论信息系统架构设计

    我在一个软件企业从事软件系统架构设计工作,2005年4月,我公司承担了某高校的应用集成项目,该校领导决定投资建立一个可扩展的统一集成平台,以解决学校信息系统中复杂、分散、异构的数据信息之间的交换、相互转换、共享等问题. 为了集成已有的系统,保护用户投资,同时,又要使已有的系统之间能够通信,使已有的系统与新开发系统之间也能够通信.在该项目中,我们采用中心辐射型消息代理技术,将中心辐射型集成模型引入到高校应用集成,结合相关标准,建立了一个适应于IT技术发展的教育应用的可扩展集成架构. 在中心福射集成架构中,消息系统具有高度可扩展性,容易与其他系统进行集成,对于异构系统的集成效果显著.该项目完成至今已接近1年,从运行的效果来看,达到了项目的预期目标.项目验收时 得到了同行专家和该大学领导及有关人员的好评.

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