作者丨Baifeng@知乎（已授权） 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/632301499 编辑丨极市平台 极市导读 在只微调一小部分参数的情况下超越fine-tuning...（fine-tuning，LoRA，prompt tuning等等）往往无法将模型的attention聚焦在和下游任务相关的信息上。...图1：(a) 我们的方法通过重新聚焦模型的attention来大幅提升大模型在下游任务上的表现；(b) 目前的微调方法往往无法将模型的注意力集中到和下游任务有关的信息上（在这个例子里是前景的鸟）。...模块即可： 图2：我们的方法将预训练过的模型（蓝色部分）固定住，然后在上面加一个top-down attention模块（橙色部分）并且只微调这个模块。...我们在视觉和语言任务上都做了实验，在视觉上我们可以在只微调一小部分参数的情况下超越fine-tuning，LoRA，VPT等方法： TOAST是我们的方法 在语言任务上，我们在只微调7%左右的参数的情况下
ChatGenTitle：使用百万arXiv论文信息在LLaMA模型上进行微调的论文题目生成模型 图片 图片 相关信息 1.训练数据集在Cornell-University/arxiv，可以直接使用...在微调过程中，使用一个预先训练好的模型作为基础模型，然后在新的数据集上对该模型进行微调。Instruct微调是一种通过更新预训练模型的所有参数来完成的微调方法，通过微调使其适用于多个下游应用。...与Instruct微调相比，LoRA在每个Transformer块中注入可训练层，因为不需要为大多数模型权重计算梯度，大大减少了需要训练参数的数量并且降低了GPU内存的要求。...Instruct微调是指在深度神经网络训练过程中调整模型参数的过程，以优化模型的性能。在微调过程中，使用一个预先训练好的模型作为基础模型，然后在新的数据集上对该模型进行微调。...Instruct微调是一种通过更新预训练模型的所有参数来完成的微调方法，通过微调使其适用于多个下游应用。
作者在包括图像分类、检测和分割在内的多个基准上进行了大量实验，VSSD超过了现有的基于SSM的最先进模型。 代码和权重可在https://github.com/YuHengsss/VSSD获取。...之后，许多变体被提出，这些变体通过不同的扫描路径将2D特征图展平为1D序列，使用S6模块进行建模，然后在多个扫描路径中整合结果。...在相似的参数和计算成本下，作者的VSSD模型在分类、目标检测和分割等多个广泛认可的基准测试中，超越了其他基于SSM的现有最优（SOTA）模型。...表6的结果显示，\mathbf{m}对模型性能有显著影响。 在没有\mathbf{m}的情况下，作者的实验表明，模型在训练过程中会出现不稳定现象，甚至导致崩溃。这种不稳定性在大型模型中尤为明显。...此外，通过结合混合标准注意力机制和重叠下采样等技术，我们的VSSD模型在多个广泛采用的基准测试中，与成熟的卷积神经网络（CNNs）、视觉变换器（ViTs）和视觉状态空间模型（Vision SSMs）相比
参数高效的微调（PEFT）方法在计算机视觉领域的语言模型和生成模型中得到了广泛应用。尤其是在推理阶段，可以利用多个这些模型来改变基础模型的行为。...在作者的实验中，作者将多个 Adapter 合并在一起，最多合并了三个。根据任务和数据集的相似性， Adapter 合并可以超过 Head 微调。...它们尤其用于通过与LoRA合并或在新的数据上高效地微调模型来更新知识，从而在LLMs中添加新任务。与计算机视觉相比，在LLMs中使用多个LoRA Adapter 更为流行。...这样，可以同时使用多个概念和风格，而无需为融合进行额外的再训练。 除了生成模型LoRA外，在计算机视觉领域，LoRA微调也被用于各种任务，如分割[16]、分类[15, 17]和目标检测[18]。...在作者的实验中，作者比较了16和64秩LoRA微调以及仅冻结后背骨的模型 Head 微调。这些模型的性能比较可以参见表1。
在本文中，作者提出了Sparse-Tuning，一种新型的调优范式，它显著提高了预训练ViT模型在微调和推理上的效率。...将这些模型适配到特定任务的普遍方法是遵循先预训练后微调的范式，模型最初在大规模数据集上进行预训练，然后针对每个下游任务进行微调。...受到针对ViT的模型加速方法[49; 51; 36; 37]的启发，作者旨在减少在微调和推理阶段中的冗余标记，以提高效率。...此外，为了减轻标记稀疏化造成的信息损失，并高效微调预训练的ViT，作者提出了密集 Adapter （Dense Adapters），它接收来自不同编码器层的多个特征作为输入，以在多个标记稀疏化步骤之间建立密集连接...(2) 提示调优，集成固定长度的可学习标记（即提示）附加在输入数据上。在微调期间只更新提示。 (3) Adapter 调优，在微调期间只更新插入模型中的模块（即 Adapter ）中的附加参数。
例如，新闻站点必须不断刷新它们的内容，因此不可能每隔几秒钟重新配置设置以支持这些更改。数据驱动文档，或D3。库的独特之处在于它把数据放在首位。下面的截屏显示了在D3中可以找到的许多数据演示中的一些。...例如，有时jQuery在多个浏览器上的工作方式并不完全相同。JQuery首先关注这些问题，您可以在站点上找到有关浏览器支持的信息。 最后，与其他库不同，jQuery并不是一个完整的解决方案。...在模型-视图-控制器(MVC)方法的上下文中，React提供了视图部分。它不假设您正在使用的基础技术堆栈来建模或控制数据。所有的React兴趣的就是在屏幕上显示数据。...像微软、Netflix和LinkedIn这样的知名公司都在使用Ember.js。因为它使用模型-视图-视图-模型(MVVM)模式，并将最佳实践作为框架的一部分进行合并。最重要的是，它的伸缩性非常好。...这个框架的文档包含您需要的所有主题，包括对象模型、模板、组件、控制器和模型的讨论。还有一个博客和Ember.js社区可以提供额外的帮助。 3.
双向绑定：这是一个令人惊叹的功能，它将 AngularJS 与其他 JavaScript 框架区分开来。 Angular Data-Binding 在模型和视图之间建立链接。...在双向数据绑定过程中，视图会显示在模型中所做的更改，反过来模型反映了在视图中所做的更改。 单页应用：使用 AngularJS 框架，你可以构建完全响应式的单页应用，可以轻松完美地适应不同的屏幕尺寸。...Backbone.js 通过在视图和模型之间提供事件驱动的通信来克服这个问题。 更少的代码：约定是引入通用编码风格的好方法，而无需提供大量的编码标准。...这意味着无需刷新页面即可查看更新。对文档的任何修改都会立即保存。这使得 Meteor 成为实时协作的完美解决方案。...Fileee、Freska、Ordami 和 BTEK Software 等公司以及800多个网站都使用了 Aurelia。
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/aepqIUDnJkcQgMvV3vdELg 谷歌「模型汤」靠微调屠了ImageNet的榜！...方法竟然只有半页纸 近日，来自谷歌的研究人员提出一种名为模型汤的概念，通过对大型预训练模型中使用的超参数进行不同程度的微调来提升的模型的准确性和稳健性。...使用以往的方法训练得到的模型或是顾此失彼导致出现局部最佳而全局无法达到最佳效果的情况，或是出现最终结果成本过高的情况，此次提出的模型汤是通过对模型权重进行平均，最后得到的是一个模型，可以在不产生任何额外推理或内存成本的情况下提升性能...研究人员也在大量的实验和资源支持下验证了这个方法是有效的，模型最终还刷新了ImageNet 1K的新纪录：90.94%。...深度视觉拥有智能AI相机&3D相机整机的自主研发能力、光学设计能力、多重算法库的研发能力、FPGA平台图像采集处理系统的研发能力及自动化设备的设计制造能力，其一体化检测设备已经应用于多个工业细分领域。
可以看看这个案例： 由中国世纪互联运营的 Power BI 可以让任何中小企业，任何个人在一小时内构建和发布高效，健壮，可信的信息报告。...97% 的世界 500 强都在用 全部用户都可以从免费开始使用 Power BI 是全世界唯一模型驱动的自助商业智能产品 任何人都可以快速构建强大的模型和报告 由中国世纪互联运营的 Power BI...面对任何微微调整需要随时更正，可以在 1 分钟内响应。 还有一条：不能有太高的成本。 对此，Power BI 明显是完全可以胜任的，且对此需求，是完全可以免费构建的。 以下就来分享整个过程。...数据模型 利用 Power BI 快速构建一个单表模型，仅需 10 秒，但为了考虑不同日期维度的作用，专业模型的制作却花费了 5 分钟，如下： 此时它可以支持多种灵活的筛选控制了。...数据的定时刷新 微软的 Power BI 提供了定时刷新机制，可以在 Power BI 服务中心进行设置，如下： 至此，从事件开始到构建极度专业的信息报告并定期刷新实现完整的解决方案闭环。
最近，一个由中国团队提出的iBOT开源模型在无监督分类、线性分类、微调分类这三大自监督主流评估方式上，「霸榜」了近两个月的时间。...如今，iBOT以自蒸馏的方式进行掩膜图像建模，并通过对图像使用在线tokenizer进行BERT式预训练，让CV模型获得了通用广泛的特征表达能力，并在十几类任务和数据集上刷新了SOTA。...于是，通过掩码预测和自蒸馏的结合，iBOT除了在主流无监督指标的出色表现之外，也在多个任务公平对比下大幅领先同期工作。...在半监督分类的任务中，论文也一致性地在多个设置下（如线性分类、回归、最近邻匹配、微调等）超越了先前表现出色的DINO。...iBOT使用ViT-S模型在半监督、无监督分类的表现 在迁移学习的任务中，论文在多个小数据集（如CIFAR、iNaturelist等）取得了一致的性能提升。
MetaDelta由两个核心组件组成：(1)由中央控制器监督的多个meta-learners以确保效率，(2)一个元集成模块负责集成推理和更好的泛化。...个不同的meta-learners，并对这4个meta-learners在由中央控制器管理的4个GPU上进行不同超参数的并行训练。...在元训练期间，利用批处理训练策略训练一个深度模型来对所有的元训练类进行分类；为了提高时间效率和对未知数据集的泛化能力，利用预先训练的CNN编码器将图像嵌入到特征中，并在编码器上添加一个分类器以进行微调。...首先，将每幅图像按0、90、180、270度旋转，得到四幅图像；然后，在CNN编码器的顶部添加另一个4路线性分类器头来预测四种旋转。最后，通过最小化损失来优化编码器的权重。...3.4 无参数解码器 在元验证期间，使用ProtoNet中的解码器进行预测，选择在元验证数据集上具有最佳少样本分类精度的模型作为编码器。
、ECCV、CVPR、AAAI 等人工智能国际顶会中取得各项竞赛单元的多个冠军。...相较于单一模态，赵天成博士团队认为多模态大模型在应用上的价值优势更加显著，融合处理文本、图像等跨模态数据，可以使得大模型在复杂情境理解和多样化内容生成方面的表现更为出色，在多模态协作生成、跨领域检索等实际应用场景中的适应性更强...自 2020 年起，联汇科技陆续推出多个版本的自研多模态大模型，其中 1.0 版本是业界最早的视觉语言大模型，具备视频、图片、文本等跨模态数据的融合分析、认知理解能力；2.0 版本一路过关斩将，不负众望成为全国第一个高分通过工信部信通院评测认证的预训练大模型...；3.0 版本在开放识别、视觉问答、认知推理和高效微调四大核心能力实现质变飞跃，同期发布了 OmBot 大模型驱动的自主智能体与视频小欧、文档小欧和创作小欧等首批典型场景应用，为不同行业提供定制化的智能助手...一路艰辛跋涉、一路鲜花掌声，如今的联汇科技以不俗的业绩表现成长为人工智能领军企业、中国 AI 基础大模型创新企业。
前两天给大家分享了静态路由协议和动态路由协议：静态路由动态路由今天给大家介绍的是动态路由中的RIP协议，如果本文对您有帮助，可以收藏本文哦！让我们直接开始！什么是RIP？...刷新定时器（240 秒）在路由被宣布为无效后，RIP 将额外等待 60 秒，所以刷新的总时间为 180 + 60 = **240 秒**。...RIP 防环机制路由中难免会出现环路，RIP也不例外，RIP常见的主要有以下防环机制：水平分割毒性反转1、水平分割水平分割防止向始发路由器通告相同的路由。这个乍一看是不是很难理解？...，因为RIP的刷新定时器为30秒，所以30秒后，R3开始将自己的路由表信息广播通告给附近所有的路由器，包括R2:图片这样一来，R2和R3就会不停的向对方互发172.16.1.0/24路由协议，形成了一个环路...**120**，工作在 OSI 模型的**网络层**，RIP 使用端口号 **520**，RIP 对于小型网络非常实用。
数据建模限于小数据模型的使用，以使代码简单易于测试。 在渲染静态列表时速度快。 伟大的代码重用（Angular库）。 缺点： 指令API的复杂性。...React专注于模型视图控制器（Model View Controller）架构中的“V”。在React第一次发布后，它迅速吸引了大量用户。...Ember的对象模型利于键值观察。 嵌套的UI。 最小化DOM。 适用于大型应用程序生态系统。 强数据层与Java集成良好。...Ember的对象模型实现膨胀Ember的整体大小并在调试时调用堆栈。 最有见地和最重的框架。 对于小项目而言过大。 测试用例似乎模糊/不完整。...你必须在模型上使用特定的setter方法来更新绑定到UI的值，在Handlebars渲染页面的时候。
这样做的好处是可以让模型具有广泛的知识和通用的能力，然后再根据不同的任务进行微调，比如问答、写作、对话等。...【GPT的相关名词解释】 ChatGPT 的核心是大型语言模型 微调（Fine-Tuning）：这部分训练是在预训练之后进行的。...它在大语言模型的基础上，使用特定领域的文本数据进行训练和优化，以提高模型在该领域中的预测和生成能力。...通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）：与目前大多数人工智能系统只能解决特定领域的问题不同，AGI 可以具有类似人类的智能，能够在多个领域中学习和应用知识...红旗浏览器：中国自主研发的一款浏览器软件，由中国红旗软件股份有限公司开发，它是国内第一款支持 IPv6 协议的浏览器。
Ember Data 在Ember中，每个路由都有与之相关联的一个模型。...但是，使用一个模型库来管理查询、更改和将更改保存回服务器，将会大大的简化代码，同时也能提升应用的健壮性和性能。 许多Ember应用使用Ember Data来处理模型。...Ember Data是一个与Ember.js紧密结合在一起的代码库，简化了客户端从服务器获取记录，在本地进行缓存以提高性能，保存修改到服务器，创建新的记录等一系列的操作。...目前，Ember Data还是一个独立于Ember.js的库。在Ember Data被作为标准发行版的一部分之前，你可以在builds.emberjs.com下载最新的版本。...应用本身也可以创建新的记录，以及将新记录保存到服务器端。 记录由以下两个属性来唯一标识： 模型类型 一个全局唯一的ID ID通常是在服务器端第一次创建记录的时候设定的，当然也可以在客户端生成ID。
我们可以利用大语言模型强大的推理能力，将这些共识『翻译』成符合研发团队规范的页面，从而减少沟通成本并缩短业务侧对效果的感知链路。...推理引擎则包括文生文的通用模型、图生文的通用模型、生成低代码平台配置的Coder模型。推理引擎部署在得物自研大模型平台上。...从视频中可以看到，智能原型生成工具支持对生成的原型进行微调，还生成了相对应的低代码平台配置。落地情况智能原型工具生成原型的用时在 15 秒以内，具备生成记录可查、可修改。...后续将利用工程化手段对得物自研低代码平台的使用教程、示例、用户使用数据等数据做结构化处理，然后利用大模型和知识库生成训练数据，对通用大模型进行微调，得到智能原型工具模型。...模型训练思路如图所示：优化 MRD2PRD2Code 链路：与自研低代码平台协同，缩短 MRD2PRD2Code 链路，使每一个产研链路中的每个节点的结论都可以得到一个可见的结果，从而进一步减少沟通成本与提升交付效率
选自arXiv 作者：Jacob Devlin、Ming-Wei Chang、Kenton Lee、Kristina Toutanova 机器之心编译 参与：路、王淑婷、张倩 本文介绍了一种新的语言表征模型...BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。...在之前的研究中，两种策略在预训练期间使用相同的目标函数，利用单向语言模型来学习通用语言表征。...BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统。 BERT 刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。...实验 这部分，我们将展示 BERT 在 11 个 NLP 任务上的微调结果。 ? 图 3：我们的任务特定模型是由向 BERT 添加了一个额外的输出层而形成的，因此一小部分参数需要从头开始学习。
论文使用的是有标准答案的QA数据集，因此多模型回答的结果判断起来会比较简单，这里3种回答方式也有优先级，那就是更简单的链路能回答正确的话，默认标签是最简单的方案。...而在现实场景中RAG样本的反馈收集要复杂的多，需要先基于标注样本训练Reward模型，得到对回答质量的评分，再使用Reward模型对多个链路的回答进行打分从而得到分类标签。...如果你的RAG链路选择更多，优先级排序更加复杂的话，不妨使用多标签模型，得到多个候选agent，再基于多个agent之间的优先级选择复杂程度最低，或者在该任务上优先级最高的Agent进行回答。...基座模型Ensemble和Routing也算是智能体路由中的一个独立的方向，包括的大模型小模型路由以求用更少的成本更快的速度来平衡效果，也有多个同等能能力的模型路由来互相取长补短。...让模型去拟合多个模型回答之间的相对优劣。
本文转载自：机器之心 作者：Jacob Devlin、Ming-Wei Chang、Kenton Lee、Kristina Toutanova 编译：机器之心 参与：路、王淑婷、张倩 本文介绍了一种新的语言表征模型...BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。...在之前的研究中，两种策略在预训练期间使用相同的目标函数，利用单向语言模型来学习通用语言表征。...BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统。 BERT 刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。...实验 这部分，我们将展示 BERT 在 11 个 NLP 任务上的微调结果。 ? 图 3：我们的任务特定模型是由向 BERT 添加了一个额外的输出层而形成的，因此一小部分参数需要从头开始学习。
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