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

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

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

例如，一系列（公认）无法在多项式时间内解决却可在多项式空间内解决的 NP-Complete（如旅行商等等），对于使用有限精度 Transformer 的 CoT 而言至少需要超越多项式（例如 exp (n)）规模的上下文长度，在真实应用中由于内存的限制完全不可行；纵观计算机科学的发展历史，这一「随时清理」的理念早已渗透到几乎所有计算模型之中：从最早的图灵机模型中，已读写的磁带符号可以被覆盖或重写，

例如，一系列（公认）无法在多项式时间内解决却可在多项式空间内解决的 NP-Complete（如旅行商等等），对于使用有限精度 Transformer 的 CoT 而言至少需要超越多项式（例如 exp (n)）规模的上下文长度，在真实应用中由于内存的限制完全不可行；纵观计算机科学的发展历史，这一「随时清理」的理念早已渗透到几乎所有计算模型之中：从最早的图灵机模型中，已读写的磁带符号可以被覆盖或重写，