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本列表汇集了关于多模态和大型语言模型的最新研究,探讨其在生物医学、智能系统及广告等领域的应用与挑战。

Word Embeddings in Language Models

This post is divided into three parts; they are: • Understanding Word Embeddings • Using Pretrained Word Embeddings • Training Word2Vec with Gensim • Training Word2Vec with PyTorch • Embeddings in...

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Tokenizers in Language Models

This post is divided into five parts; they are: • Naive Tokenization • Stemming and Lemmatization • Byte-Pair Encoding (BPE) • WordPiece • SentencePiece and Unigram The simplest form of...

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StepSearch: Enhancing the Search Capability of Large Language Models through Stepwise Proximal Policy Optimization

本研究解决了大型语言模型在复杂多跳问答中的知识获取难题,提出了StepSearch框架,通过逐步近端策略优化方法进行训练,提供更丰富的中间搜索奖励和过程监督。研究发现,该方法在标准的多跳问答基准测试中显著优于传统全局奖励基线,展示了细粒度逐步监督在优化深度搜索大型语言模型中的有效性。

本研究提出了StepSearch框架,旨在解决大型语言模型在复杂多跳问答中的知识获取问题。通过逐步近端策略优化,该框架显著优于传统方法,验证了细粒度监督的有效性。

原文英文,约100词,阅读约需1分钟。发表于:
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Blind Spot Navigation: Evolutionary Discovery of Sensitive Semantic Concepts in Large Visual Language Models

本研究解决了模型对特定语义概念的敏感性问题,提供了如何改善大型视觉语言模型鲁棒性的重要信息。通过提出一种结合大语言模型和图像生成模型的语义进化框架,本研究识别出了影响模型表现的敏感语义概念,并通过实验验证了方法的有效性,具有重要的研究价值和潜在应用影响。

本研究提出了一种结合大语言模型与图像生成模型的语义进化框架,旨在解决模型对特定语义概念的敏感性问题,识别影响模型表现的敏感语义,并验证了该方法的有效性。

原文英文,约100词,阅读约需1分钟。发表于:
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Locate First, Then Fine-Tune: Mitigating Gender Bias in Large Language Models

本研究针对大型语言模型(LLMs)在训练过程中不可避免地受到社会偏见数据影响,从而表现出性别偏见的问题。提出了一种新的“首先定位然后微调”(LFTF)算法,该算法通过BMI评分对模型中与性别偏见相关的块进行排序,优先微调相关性最高的块。实验证明,该方法在显著减轻性别偏见的同时,保持了模型的整体能力。

本研究提出了一种“首先定位然后微调”(LFTF)算法,旨在减轻大型语言模型中的性别偏见。该算法通过BMI评分对相关部分进行排序,优先微调偏见最严重的部分,实验结果表明该方法有效。

原文英文,约100词,阅读约需1分钟。发表于:
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Exploring Innovative Opportunities of Pre-trained Models

本研究针对预训练模型在AI创新中的成功应用展开探讨,填补了对预训练模型商业成功应用理解的空白。通过对HCI研究者开发的预训练模型应用进行分析,提出了创新机会领域、能力分类和新兴交互设计模式,为预训练模型的有效应用提供了深入见解和指导。研究表明,理解这些模型的成功应用对于推动AI创新至关重要。

本研究探讨了预训练模型在人工智能创新中的应用,分析了HCI研究者的案例,提出了创新机会、能力分类和新兴交互设计模式,为有效应用提供指导,强调理解这些模型对推动AI创新的重要性。

原文英文,约100词,阅读约需1分钟。发表于:
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