介绍多模态机器学习对齐方向内容

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周志华机器学习线性模型

1.本文贡献（1）提出prompt tuning，并在大型语言模型领域展示其与model tuning(fine tuning)的竞争力；（2）减少了许多设计选择，显示质量和鲁棒性随着规模的增加而提高。（3）在域转移问题上，显示prompt tuning优于model tuning。（4）提出“prompt ensembling”，并展示其有效性。2.Prompt tuning在GPT-3中，提示

公式（3）是时间拆分误差（Temporal Difference Error, TD Error）的数学表达式，常用于强化学习（Reinforcement Learning）中的值函数更新（如 TD-Learning 或 TD(λ) 算法）。详细解释如下：以一个例子来理解TD ErrorGRPO对PPO的改进如下：1）消除值函数，以组相对的方式计算优势（①为一个Prompt生成多个输出序列，②为这

1.本文贡献（1）提出prompt tuning，并在大型语言模型领域展示其与model tuning(fine tuning)的竞争力；（2）减少了许多设计选择，显示质量和鲁棒性随着规模的增加而提高。（3）在域转移问题上，显示prompt tuning优于model tuning。（4）提出“prompt ensembling”，并展示其有效性。2.Prompt tuning在GPT-3中，提示

本篇文章重点关注图像和文本信息的对齐工作，在MVSA-S和MVSA-M数据集上达到了SOTA

机器学习中的语义信息理解内容