通过最终的实验结果，可以看到 MAM Adapter 在仅用了6.7%参数量（相比全量微调）的情况下，在Xsum和MT这两个任务上达到了和全量微调相近的效果，并且该方法大大优于 BitFit 和 Prompt Tuning，并始终优于 LoRA、Adapter 和 Prefix Tuning。基于此，作者分解了当下最先进的参数高效迁移学习方法（Adapter、Prefix Tuning和LoRA）

如图 2所示， (Neil Houlsby, 2019)给出了Adaptor tuning与传统迁移学习（调整靠近输出的几层）在调整同等数量的参数的情况下，模型性能的差别。在训练过程中，一般只调整图 4中绿色的部分，包括适配器的下投影前馈层、上投影前馈层、非线性层以及Transformer模块中的两个归一层的参数。适配器模块的工作原理是先把输入的d维特征向量通过下投影前馈层（d×r维矩阵）投影为r

Large Transformer Model Inference OptimizationLarge transformer models are mainstream nowadays, creating SoTA results for a variety of tasks. They are powerful but very expensive to train and use. The

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作为该论融资的主要投资者，Thrive还享有一个不同寻常的特权：根据文件显示，若OpenAI实现收入目标，它有权在明年以同样的1500亿美元估值向OpenAI再投资10亿美元。该公司预计，今年ChatGPT将带来27亿美元的收入，高于2023年的7亿美元，其中10亿美元来自使用其技术的其他企业。其最大的成本是通过与微软的合作获得的计算能力，微软也是OpenAI的主要投资者。微软已向OpenAI投入

随着ChatGPT的火爆，越来越多人希望在本地运行一个大语言模型。为此我维护了这个开源大语言模型汇总，跟踪每天不发的大语言模型和精调语言模型。我将根据个模型采用的基础大模型进行分类，每个大模型下列出各派生模型。

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一、背景nsfw指“Not Suitable For Work”，就是含蓄的表达不宜浏览的内容。最近需要做一小部分关于色情图片识别的工作，就把最基础的工作内容记录下来。二、现有方法用于鉴别色情图片的现有方法基本有3种思路：利用python的nonude模块直接识别这个思路是我看一篇博客中的介绍：用 Python 鉴别色色的图片。这篇博客介绍的还是很详细的，这个模块的原理是根据计算暴露...

LF-Net: Learning Local Features from Images主要贡献1、无监督，利用利用深度和相对的相机姿态线索来创建一个虚拟目标，网络应该在一张图像上实现这个目标。本来此过程是不可微的。结果表明，该方法可以在保证一个分支可微性的前提下，将网络限制在另一个分支上，从而实现网络的优化。2、提出稀疏匹配方法，LF-Net，局部特征提取网络；端到端的网络，不需要使用手工提...

通过最终的实验结果，可以看到 MAM Adapter 在仅用了6.7%参数量（相比全量微调）的情况下，在Xsum和MT这两个任务上达到了和全量微调相近的效果，并且该方法大大优于 BitFit 和 Prompt Tuning，并始终优于 LoRA、Adapter 和 Prefix Tuning。基于此，作者分解了当下最先进的参数高效迁移学习方法（Adapter、Prefix Tuning和LoRA）