论文：这里主要整理了多模态的技术发展历程，没有一些实验对比的数据。VLM家族：1）对比训练是一种广泛应用的策略，它采用正面例子和负面例子的配对方式。视觉语言模型（VLM）通过这种方式被训练，以针对正面配对预测出相似的表示，同时对于负面配对则预测出不同的表示。2）掩码技术是另一种训练VLM的策略，它通过重构给定的未掩码文本字幕中缺失的部分来实现。类似地，通过在字幕中掩码词语，也可以训练VLM来重构给

此外，为了减少每个图像的视觉标记，在ViT之后使用了一个简单的MLP层，将相邻的2×2标记压缩成一个标记，并在压缩后的视觉标记的开头和结尾放置特殊的和标记。此外，我们引入了深度为二的3D卷积（Carreira和Zisserman，2017）来处理视频输入，使模型能够处理3D管而不是2D补丁，从而在不增加序列长度的情况下处理更多的视频帧（Arnab等，2021）。在语言处理方面，我们选择了更强大的Q

大模型（LLMs）微调常见面试题。

首先借鉴了这位大佬的博客：https://www.cnblogs.com/freeweb/p/5794447.html1）anaconda 首先需要安装一下2） 安装成功之后接下来进一步安装OpenCV，官方网站为：http://opencv.org/进入后点击DOWNLOADS来到下载界面：http://opencv.org/downloads.html，这里下载2.4.13的版本

1、先写好代码，本地测试ok，然后放到这个目录/datadrive/docker/application准备好功能代码app=create_app()if__name__=="__main__":app.run(host='127.0.0.1',port='8603',debug=True)2、找一台可以安装docker的环境，如果没有自行百度docker安装步骤如果公司内部有yum源，可以先看看

sudo nvidia-docker run -p 8888:8888 --name tf1.11_py3 -it -v /home/wang/:/home/wang 0641cda31e80解决了下面问题：>>> import tensorflowTraceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in

1、先安装anaconda.下载python2.7 https://www.continuum.io/downloads安装命令bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh2.

首先使用from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModelmodel = BertModel.from_pretrained(--bert_model)的时候1、在一个程序中，多次进行all_hidden_states,encoded_main=model(input_ids=main_x,attention_mask=main

论文：这里主要整理了多模态的技术发展历程，没有一些实验对比的数据。VLM家族：1）对比训练是一种广泛应用的策略，它采用正面例子和负面例子的配对方式。视觉语言模型（VLM）通过这种方式被训练，以针对正面配对预测出相似的表示，同时对于负面配对则预测出不同的表示。2）掩码技术是另一种训练VLM的策略，它通过重构给定的未掩码文本字幕中缺失的部分来实现。类似地，通过在字幕中掩码词语，也可以训练VLM来重构给

Grouped-Query Attention (GQA) 是对 Multi-Head Attention (MHA) 和 Multi-Query Attention (MQA) 的扩展。通过提供计算效率和模型表达能力之间的灵活权衡，实现了查询头的分组。GQA将查询头分成了G个组，每个组共享一个公共的键（K）和值（V）投影。