同样，不同的任务有其相应的label word，但需要注意的是，Verbalizer的构建需要取决于对应的Pattern。因此，如何构建Verbalizer是另一个研究挑战。我们需要构建预测Token的候选空间，并且建立Token到实际类别的映射，这在原论文中称为Verbalizer，比如情感分类的例子，我们的候选空间是 {很,不} ，映射关系是 很→正面，不→负面，候选空间与实际类别之间不一定是

一个利用 LLMs 实现 Text-to-SQL 解析的项目，主要包含数据处理、模型选择与构建和微调权重等步骤，通过这一系列的处理可以在提高 Text-to-SQL 能力的同时降低模型训练成本，让更多的开发者参与到 Text-to-SQL 的准确度提升工作当中，最终实现基于数据库的自动问答能力，让用户可以通过自然语言描述完成复杂数据库的查询操作等工作。中配置训练的数据文件，json 中对应的 ke

尽管计算机视觉和深度学习取得了长足的发展，但基于视觉的任务（如物体检测、分割、车道检测等）在低成本自动驾驶的应用中仍然具有挑战性。最近已经努力建立一个强大的全景驾驶感知系统，这是自动驾驶的关键组成部分之一。全景驾驶感知系统通过摄像头或激光雷达等常见传感器，帮助自动驾驶车辆全面了解周围环境。基于相机的目标检测和分割任务通常在场景理解的实际使用中因其低成本而受到青睐。目标检测在提供交通障碍物的位置和大

设计高效、高质量的表达性网络架构一直是深度学习领域最重要的研究课题。当今的大多数网络设计策略都集中于如何集成从不同层提取的特征，以及如何设计计算单元来有效地提取这些特征，从而增强网络的表现力。本文提出了一种新的网络设计策略，即基于梯度路径分析来设计网络结构。总体而言，当今主流的网络设计策略大多基于前馈路径，即基于数据路径设计网络架构。在本文中希望通过提高网络学习能力来增强训练模型的表达能力。由于驱

深度学习模型尤其是Transformers架构，已经在诸如自然语言处理、计算机视觉和时间序列预测等多个领域取得了显著成就。然而，随着模型输入序列长度的增加，传统的Transformers模型面临着显著的扩展性问题。其核心问题在于，Transformers中的注意力机制在处理长序列数据时，计算复杂度和内存需求随着输入大小呈二次方增长，这不仅限制了模型处理大规模数据的能力，也增加了训练和推理的时间成本

人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处多模态大型语言模型（MLLMs）在处理包含欺骗性信息的提示时容易生成幻觉式响应。尤其是在生成长响应时，仍然是一个未被充分研究的问题。来自 Apple 公司的研究团队提出了MAD-Bench，一个包含850个测试样本的精心策划的基准测试，这些样本分为六类，包括不存在的对象、对象数量、空间关系和视觉混淆等。研究者对流行的MLLMs进行了全面分析，包括GPT-4V、

国内外使用Huggingface模型格式和其配套的通用代码进行微调是主流，且使用方便，这次想从最基本的模型开始，所以选择了方案2，等基本方案摸索清楚后再使用国内大家用中文微调后的模型，比如流行的Chinese-LLaMA-Alpaca-2、Llama2-Chinese等。当然，并不是说基座模型没有翻译能力，输入一些别的prompt格式，基座模型是可以翻译的，只是翻译中文不是它的强项，上面实验我的侧

本文尝试梳理一个完整的多模态LLM的训练流程。包括模型结构选择、数据预处理、模型预训练、指令微调、对齐、融合多模态以及链接外部系统等环节。目前主要有三种模型架构，基于Transformer解码器，基于General Language Model，以及混合专家模型。这一步可以直接选择开源的的基座模型，例如基于Transformer解码器架构的LLaMA模型族，模型结构及一些重要参数如下图。假设选择L

在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的目标检测器，并且在 GPU V100 上 30 FPS 或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的准确度 56.8% AP。 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于的检测器 （9.2 FPS A100，53.9% AP）的速度和准确度分别高出 509% 和 2%，并且比基于卷积的检测器(8.6 FPS

GitHub Copilot 是一个由 GitHub 开发的先进工具，它利用大语言模型（LLM）来辅助开发者编写代码。这个工具的开发和成功部署为其他希望构建企业级 LLM 应用的团队提供了宝贵的经验。