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如何使用多类型数据预训练多模态模型？

比如经典的CLIP模型，使用了大规模的网络图文匹配数据进行预训练，在图文匹配等任务上取得非常好的效果。...三种类型的模型结构对比如下图。 CoCa希望将三种类型的模型结构进行统一，这样模型可以同时使用3种类型的数据训练，获取更多维度的信息，也可以实现3种类型模型结构的优势互补。...通过这种方式统一格式后的数据，可以直接使用原来CLIP中的对比学习方式进行训练，实现了同时使用多种类型数据的目的。...在训练过程中，首先使用单模态任务（MIM、MLM）进行单模态模型的预训练，然后再同时使用单模态和多模态任务继续训练。...在预训练阶段就引入prefix prompt，让模型在预训练过程中就能区分两种类型的数据。

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    使用transformer BERT预训练模型进行文本分类 及Fine-tuning

    [fdnvho677g.png] 如上图所示，句子输入至模型之前会进行tokenize 第一步，使用BERT 分词器将英文单词转化为标准词（token），如果是中文将进行分词; 第二步，加上句子分类所需的特殊标准词...使用BERT预训练模型 现在，我们需要从填充好的标记词矩阵中获得一个张量，作为DistilBERT的输入。...分类模型训练 后续将划分训练集与测试集，并使用LR模型进行分类 train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split...可以对DistilBERT进行训练以提高其在此任务上的分数，这个过程称为微调，会更新BERT的权重，以提高其在句子分类（我们称为下游任务）中的性能。...预训练模型的模型结构是为预训练任务设计的，所以显然的，如果我们要在预训练模型的基础上进行再次的反向传播，那么我们做的具体领域任务对网络的设计要求必然得和预训练任务是一致的。

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    使用transformer BERT预训练模型进行文本分类 及Fine-tuning

    [fdnvho677g.png] 如上图所示，句子输入至模型之前会进行tokenize 第一步，使用BERT 分词器将英文单词转化为标准词（token），如果是中文将进行分词; 第二步，加上句子分类所需的特殊标准词...使用BERT预训练模型 现在，我们需要从填充好的标记词矩阵中获得一个张量，作为DistilBERT的输入。...分类模型训练 后续将划分训练集与测试集，并使用LR模型进行分类 train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split...可以对DistilBERT进行训练以提高其在此任务上的分数，这个过程称为微调，会更新BERT的权重，以提高其在句子分类（我们称为下游任务）中的性能。...预训练模型的模型结构是为预训练任务设计的，所以显然的，如果我们要在预训练模型的基础上进行再次的反向传播，那么我们做的具体领域任务对网络的设计要求必然得和预训练任务是一致的。

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    ProLIP模型：首个使用概率目标进行亿级图像-文本数据预训练的VLMs ！

    作者引入了概率语言图像预训练（ProLIP），这是第一个仅使用概率目标进行亿级图像-文本数据预训练的具有强零样本能力的概率VLMs。...本文介绍了概率语言图像预训练（ProLIP），这是第一个仅使用概率目标在亿级图像文本对上进行预训练的PrVLM。...第三，ProLIP可以从零开始训练，无需任何预训练模型，并实现最先进的零样本学习能力，无需微调。...MAP（Ji等人，2023）提出了一种使用交叉注意力Transformer的预训练方法。然而，它具有有限的零样本能力，导致需要为每个下游任务微调模型。...作者在Datacomp评估套件的38个任务上评估模型（附录B.2中列出全部评估数据集）。

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    《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型的使用 使用bert 进行文本分类（ALBERT）

    Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型...文本分类实际上是将BERT得到的T_1这一层连接上一个全连接层进行多分类。...Bert作为强有力的预训练模型，用作下游任务的常见手段包括： （1）作为特征提取器； （2）fine-tune； （3）直接pre-train bert 文本分类参考流程 albert 简介...苏剑林大神的预训练简介系列： 使用keras-bert实现文本多标签分类任务 https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/111783250 pytorch...bert： https://github.com/songyingxin/Bert-TextClassification 使用Bert预训练模型文本分类（内附源码）机器之心 https://www.jiqizhixin.com

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    MIT哈佛等32人研究天团揭露最大弱点，囊括250+论文成果，挑战大模型机制

    这也是大模型所谓的「阿谀奉承」，会随着模型的大小规模而恶化。这一问题也会出现在预训练语言模型中。 - 可改进问题3：人类评估者会对数据下毒。RLHF中的数据收集通常由人类交互生成。...甚至，还有可能根本无法用来训练新的模型。 - 机制问题1：为不完善的奖励模型进行优化，会导致奖励被操纵。...LLM的RLHF通常是基于预训练的基础模型进行的，这个模型已在互联网文本上进行了预训练。 这个基础模型通常被同时用作RL策略网络的初始化和KL正则化（regularization）的参考模型。...模式坍塌在一定程度上可能是由于从监督式预训练目标转换到RL目标导致的。 RL奖励策略会以高概率输出高分数的补全（completion），这个概率与训练分布往往不一样。...人类反馈： - 对预训练过程的具体描述，包括关于使用了哪些数据来显露可能导致的偏见的细节。 - 披露如何选择和培训人类评估者的过程，以提供与评估者可能具有恶意、不代表性或无能力风险相关的信息的过程。

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    AI海洋中的海妖之歌：腾讯AI Lab大模型幻觉问题综述

    研究人员总结了大模型幻觉和传统幻觉研究的几点重要区别： 大模型使用海量训练数据：与传统任务不同，大模型需要在海量数据上进行大规模预训练。...大模型幻觉如何评估 大模型幻觉问题的研究基石是可靠的评估基准。现有研究工作提出了多个针对性的评估基准，主要面向事实冲突类型的幻觉。研究人员从多个方面对这些基准进行了总结。...针对缓解幻觉的方法贯穿了包括预训练、指令微调、强化学习以及推理在内的整个大模型生命周期，研究人员对此进行了如下总结： 预训练阶段的缓解 已有工作认为，大模型的知识主要来自基于海量文本的自监督预训练。...考虑到错误和缺失的知识可能导致幻觉的产生，预训练阶段的幻觉缓解工作主要关注如何自动提高预训练语料质量。...与预训练阶段的一个不同点在于，指令微调数据的规模较小，可以人工进行清洗。 此外，OpenAI 也指出，指令微调阶段存在着因为行为克隆现象而导致幻觉的风险。

    1.3K31

    语言模型自我反思推理能力：预训练阶段早现端倪，以引入错误测试，OLMo-2-7B模型展现自我纠正实力 !

    当提供导致错误答案的混杂推理时，作者校准模型的任务解决能力，并借此在整个预训练过程中测量反思能力。...作者的研究包括两种类型的对抗任务4.2：（1）情境反思，使用前沿模型从现有数据集中系统地生成对抗性思维链；（2）自我反思，从模型对原始任务实例的先前错误响应中推导出对抗性思维链。...对于推理任务，原始任务可能将CoTs作为数据集组件包含；如果没有，作者使用前沿模型（如GPT-4o或DS-V3）来创建它们。随后，使用正确的CoTs通过引入导致错误答案的故意错误来开发对抗性CoTs。...这导致240个数据集-预训练权重对中的231个至少表现出一次情境反思。然而，为了验证作者的假设，即模型逐步发展和使用显式反思，大多数恢复应归因于显式情境反思。...相比之下，作者选择B作为一种强调CoT中存在错误的情况。图4绘制了这些结果。 结果首先证实了假设，即即使没有触发器，随着预训练的进行，模型在情境混杂者上的成功率也会逐渐提高。

    32010

    AAAI 2023 | 基于T5的两阶段的多任务Text-to-SQL预训练模型MIGA

    MIGA 分为两阶段的训练过程： 在预训练阶段，MIGA 使用与 T5 相同的预训练范式，额外提出了三个与 Text-to-SQL 相关的辅助任务，从而更好地激发预训练语言模型中的知识。...当应用于特定任务时，仅需在特定任务的标记数据中使用相同的训练目标对上面的预训练模型进行微调即可。...上述的扰动是该研究在实验中统计发现最常见的一些错误传递导致的 SQL 生成错误情况，因此针对这些情况来进行扰动，降低模型关于这方面的依赖。...而且对比同类型的基于 T5 的方案，MIGA 分别在 IM 上提升了 7.0% 和 QM 上提升了 5.8%。 表 1 对比实验分析，第一部分为树模型，第二部分为基于预训练生成模型。...未来，研究团队会进一步探索更多有效的策略来撬动超大语言模型的能力，并且探索更优雅更有效的方式来进一步克服因为错误传递而导致的效果降低问题。

    76520

    ChatGPT入门：解锁聊天机器人、虚拟助手和NLP的强大功能

    评估ChatGPT模型：在训练模型之后，我们需要评估其性能。我们将讨论评估生成文本的准确性、流畅度和连贯性的技术，包括使用评估指标和进行人工评估。...对话管理 对话格式在使用ChatGPT API管理多轮对话时非常重要。它允许您与模型进行来回互动，您可以提供用户提示，模型会相应地做出回应。对话历史记录对于维护上下文和生成连贯的回复至关重要。...Adam优化，随机梯度下降，批归一化 硬件和软件优化 实现分布式训练，GPU加速，高效利用内存，使用优化的软件库 评估指标 使用困惑度，Bleu分数，进行人工评估 数据准备 确保用于训练模型的数据具有高质量...较大的批量大小可以使训练更快，但也可能导致过拟合。较小的批量大小可能会导致训练速度较慢，但也可能产生更准确的结果。 多个周期数：该参数确定模型遍历整个训练集的次数。...这些可以帮助模型访问更多训练数据，提高回复准确性。 微调 ChatGPT 微调是将预训练模型适应到特定任务或领域的过程。微调 ChatGPT 包括在特定任务的较小数据集上对模型进行训练。

    1K30

    AI 创作日记 | 当 DeepSeek 遇上领域适配，我摸索了一套模型微调的避坑指南

    四、模型微调的基本原理 4.1 什么是模型微调 模型微调是指在预训练模型的基础上，使用特定领域的数据集对模型进行进一步训练，以使其适应特定领域的任务。...模型训练：使用特定领域的数据集对模型进行训练。 模型评估：使用测试集对微调后的模型进行评估，检查模型的性能。 4.3 代码实现 # 模型微调基本步骤 # 1....数据不平衡：不同类别的数据数量差异较大，可能导致模型对某些类别过度拟合，而对其他类别欠拟合。 数据标注错误：标注数据时可能存在错误，如标签错误、标注不一致等，这会误导模型的学习。...批次大小不合适：批次大小过大，可能会导致内存不足；批次大小过小，模型的训练稳定性会受到影响。 训练轮数过多或过少：训练轮数过多，模型可能会过拟合；训练轮数过少，模型可能会欠拟合。...5.4 计算资源问题 1、问题描述 内存不足：模型和数据集过大，可能会导致内存不足，无法正常训练。

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    EMNLP 2021-多模态Transformer真的多模态了吗？论多模态Transformer对跨模态的影响

    作者发现，在预训练中使用的视觉目标标注是由目标检测器自动生成的，这可能导致检测结果存在很多噪声。 ▊ 3. 方法 作者使用消融来确定预训练的视觉语言模型在进行预测的时候是否结合了来自两个模态的信息。...此外，作者还研究了不同的预训练机制是否也会导致视觉语言BERT的不同行为。作者进行了以下设置： ：模型不是用BERT初始化，而是随机初始化并在CC上进行训练。...在评估过程中，如果评估集包含许多目标对象类预测与对齐文本特征相冲突的样本，那么目标分布中的噪声可能会导致语言功能的降低。...如上图所示，使用LabelMatch作为gold labels进行评估并不会导致消融MRC性能的任何明显差异。...即使在gold label上进行评估，我们仍然可以看到大多数模型几乎没有使用文本信息来进行视觉预测。这种行为与对有噪声的数据进行了预训练的模型相一致。在这些模型中，语言输入对预测并没有用。 ▊ 5.

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    人工智能海洋中的塞壬之歌：大型语言模型LLM中的幻觉研究综述（一）

    常见方法是让模型根据输入数据生成一个相关的任务，然后使用这个任务的输出来训练模型。 首先使用大规模未标记的数据对模型进行预训练。然后，使用相对较小的标记数据集对模型进行微调，以适应特定的任务或领域。...TruthfulQA的设计目的是故意诱导模型产生模仿性错误，即在训练数据中有高概率的错误陈述。随后，利用人工标注对其进行验证，以确保其与真实答案一致。...人工评估文本摘要的可靠性和可解释性高，但由于主观性，不同的评估者可能会产生不一致的结果。此外，由于需要进行劳动密集型的注释过程，人工评估的成本也很高。因此，需要寻找更有效的评估方法。...04‍ — 幻觉的来源 1、大模型缺乏相关知识或内化错误知识 LLMs在预训练阶段积累了大量的知识，但可能缺乏相关知识或内化了错误的知识。在回答问题或完成任务时，LLMs使用存储在模型参数中的知识。...这种过度自信会导致LLMs以不必要的确定性编造答案。 3、有问题的对齐过程可能会误导大模型产生幻觉 大模型LLMs的对齐过程可能会导致幻觉，特别是当它们没有从预训练阶段获得先决知识时。

    50010

    揭秘微信如何训练大模型：低调的WeLM｜官网上次更新还是一年前

    少量训练的WeLM生成的摘要更加多样化，但也可能会因词汇选择不同而导致ROUGE分数降低。 人工智能领域的一个核心挑战是开发具备足够智能的虚拟助手或聊天伴侣系统。...WeLM在XQuAD和MLQA数据集上进行了测试，表现良好。 如果使用不同语言的上下文、问题和答案，对预训练语言模型会有什么样的影响？ 结果表明，使用主要语言作为提示可以提高模型性能。...自我解释 深度神经网络的可解释性是一个非常重要的特征，缺乏可解释性会导致人们难以信任其预测。 最近的研究表明，大型预训练语言模型可以在给定适当的说明的情况下生成预测和解释。...模型只能记住出现一次的文本内容，无法记住太多内容。 07 — 总结 WeLM是一个针对中文的预训练语言模型，能够无缝地执行不同类型的任务，无需零或少量示范。...它在单语（中文）和跨语言（中英文/日文）任务中表现出色，超过了类似规模的现有预训练模型。 微信团队使用人工编写的提示为一大批中文监督数据集收集了数据，并通过多提示训练对WeLM进行了微调。

    55610

    40种语言、9项推理任务，谷歌发布新的NLP基准测试XTREME

    POS：作者使用了通用依存关系中数据库中的POS标签数据，并使用英语训练数据进行训练，并在目标语言的测试集上进行了评估。...另外，作者使用使用英语训练数据在目标语言的测试集上进行训练和评估。...为了使用XTREME评估模型性能，首先需要使用引起跨语言学习的目标语言在多语言文本上对模型进行预训练，接着在指定任务的英语数据上对模型进行微调。...下图展示了从预训练到微调再到zero-shot迁移的三大流程： 实践中，这种zero-shot设置的好处之一是能够提升计算效率，即预训练模型仅需要针对每个任务在英语数据上进行微调，便可以在其他语言上直接进行评估...跨语言的错误：因为对于其他测试集是从英语翻译过来的XNLI和XQuAD，这部分作者分析了这些方法在源语言和目标语言中是否会犯同样类型的错误。

    1.2K10

    ViLReF:一种汉语视觉语言视网膜基础模型 !

    视网膜图像和文本数据的微小语义差异为视觉语言模型的预训练带来了巨大挑战。 此外，错误负样本（图像文本对具有相同语义但被错误地看作负样本的图像文本对）破坏了视觉语言预训练过程，并影响了模型的学习能力。...作者详细介绍了预训练和评估数据集，与现有的预训练策略进行比较呈现实验结果，进行消融研究以验证每个组件的贡献，并将作者的模型与最先进的视网膜基础模型进行比较。...在单个RTX 3090 GPU上进行预训练的总时间为16小时，使用自动混合精度训练。在评估下游任务时，作者使用特征提取器提取的特征而不是投影层。...此外，不可避免的标签噪声可能会影响预训练效果。 作者的预训练策略利用标签信息作为对比学习的额外监督。...作者使用其CFP版本进行评估。

    39110

    为什么大模型幻觉无法根除？36页OpenAI论文深度解析根源、成因与缓解方案

    预训练的核心目标是让模型学习海量文本语料库的语言分布，即进行“密度估计”（density estimation）。传统观点常将幻觉归因于模型学习到了错误信息或在生成长文本时“偏离轨道”。...它不再是一个难以捉摸的生成问题，而被还原为一个经典的机器学习问题——分类错误。所有导致分类模型犯错的因素，现在都可以被用来解释语言模型为何会产生幻觉。...校准、分类难度与错误的三角关系现在，我们将各个要素联系起来：预训练的目标（最小化交叉熵）导致模型是良好校准的。...这种技术创新与评估体系的改革相结合，才能形成解决幻觉问题的合力。数据需求的变化：可能会推动对高质量、包含明确不确定性表达的训练数据的需求。架构的演进：可能会催生出更善于进行内省和自我评估的模型架构。...它的起源，在于预训练阶段的统计学压力。为了精准地模拟人类语言的概率分布，一个良好校准的模型在面对知识稀疏、模式缺失的数据时，必然会产生生成性错误。

    50510

    BiomedGPT：一个用于多种生物医学任务的通用视觉-语言基础模型

    Para_02 我们使用了未包含在预训练数据中的 VQA-RAD 数据集进行评估，通过 50 次随机抽样。...我们的评估重点在于完整性、正确性以及因遗漏或错误解释可能导致的潜在医疗不良影响（图 5a）。 完整性从 1（非常不完整）到 5（非常完整）进行评分，3 表示临界（中立）概括。...准确性通过内容反映患者临床意义的程度来评估，从 1（非常不正确）到 5（非常正确）进行评分。 错误导致的潜在医疗不良影响根据其临床影响被分类为‘无害’、‘轻微’或‘严重’。...虽然在基于文本的任务中表现出色，但它们的架构本身并不具备处理多种模态的能力，通常会导致在学习跨不同数据类型的联合表示方面遇到挑战。 这可能会降低在多模态任务中的灵活性和性能，特别是在生物医学应用中。...此外，为了应对预训练数据中固有的模态不平衡可能引起的特征偏移，我们在每个预训练批次中采用了模态采样策略以确保平衡。 模型使用10个NVIDIA A5000 GPU和混合精度进行了预训练。

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