此外，LiNO 在面临不同噪声水平的挑战时，依然展现出了卓越的鲁棒性和可靠性，如图 5 所示，这不仅验证了其设计的稳健性，也进一步证实了在时间序列预测模型中区分线性与非线性模式对于提升预测鲁棒性的重要性。近期，来自上海交通大学的 i-WiN 研究团队提出了专门用于 CAD 建模的多模态大语言模型 CAD-GPT，结合专门设计的 3D 建模空间定位机制，将 3D 参数映射到 1D 语言信息维度，提高

从 15B token 开始，DIFF Transformer 展现出了显著优于 Transformer 的数学能力，至 20B token 结束的时候，准确率的差距达到了 11% 左右。如图 11 所示，在 8 个数据集上，DIFF Transformer 相较 Transformer 均有不同程度的提升，平均准确率提升了 7.5%，这表明差分注意力机制更强大的上下文建模能力在推理任务中也至关重

GPT代表生成式预训练Transformer，是一种基于Transformer的神经网络结构。- 生成式（Generative）：GPT生成文本。- 预训练（Pre-trained）：GPT是根据书本、互联网等中的大量文本进行训练的。- Transformer：GPT是一种仅用于解码器的Transformer神经网络。大模型，如OpenAI的GPT-3、谷歌的LaMDA，以及Cohere的Comm

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论文首先以最近大热的 LLaMA 模型作为代表，分析并阐述了大语言模型（LLM）和其他基于 Transformer 的模型的架构和计算流程，并定义了所需的符号表示，以便于在后文分析各类 PEFT 技术。此外，作者还概述了 PEFT 算法的分类方法。作者根据不同的操作将 PEFT 算法划分为加性微调、选择性微调、重参数化微调和混合微调。图三展示了 PEFT 算法的分类及各分类下包含的具体算法名称。各

论文首先以最近大热的 LLaMA 模型作为代表，分析并阐述了大语言模型（LLM）和其他基于 Transformer 的模型的架构和计算流程，并定义了所需的符号表示，以便于在后文分析各类 PEFT 技术。此外，作者还概述了 PEFT 算法的分类方法。作者根据不同的操作将 PEFT 算法划分为加性微调、选择性微调、重参数化微调和混合微调。图三展示了 PEFT 算法的分类及各分类下包含的具体算法名称。各

MIMIC-Diff-VQA 数据集包括 164,654 张图片，和 700,703 问题，含盖 7 种不同的具有临床意义的问题类型，包括异常，存在，方位，位置，级别，类型，和差异。前六种问题和传统 VQA 一致，针对于当前图片提问，只有差异类型问题是针对两张图片的问题。各个问题的比例数据和完整问题列表请分别见图 3 和见表格 1。图 3：MIMIC-Diff-VQA 问题类型的统计数据表 1：每

MIMIC-Diff-VQA 数据集包括 164,654 张图片，和 700,703 问题，含盖 7 种不同的具有临床意义的问题类型，包括异常，存在，方位，位置，级别，类型，和差异。前六种问题和传统 VQA 一致，针对于当前图片提问，只有差异类型问题是针对两张图片的问题。各个问题的比例数据和完整问题列表请分别见图 3 和见表格 1。图 3：MIMIC-Diff-VQA 问题类型的统计数据表 1：每

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/13918448刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了学习大模型的优质博客又更新了！最近，北大校友、前 OpenAI 应用 AI 研究负责人 Lilian Weng 更新了一篇长长长长长长长博客《Why We Think》。文章回顾了近期在如何有效利用测试时计算（即「思考时间」）及其作用机制方面的研究进展，旨

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/13918448刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了学习大模型的优质博客又更新了！最近，北大校友、前 OpenAI 应用 AI 研究负责人 Lilian Weng 更新了一篇长长长长长长长博客《Why We Think》。文章回顾了近期在如何有效利用测试时计算（即「思考时间」）及其作用机制方面的研究进展，旨