此外，值得注意的是，文本编码器大小和性能之间的比例关系不一定是严格的线性关系，可以发现使用350M参数的语言模型的TCF模型在所有三个数据集上都显示出最差的结果。...从优化的角度来看，使用冻结表示比微调需要更少的训练参数，因为如果所需的物品特征已经事先决定，那么训练过程通常会更容易。 论文针对两种推荐模型（微调vs 冻住表征）进行了几组不同对比实验。...如图所示，结果表明即使是由极其庞大的LM（如GPT-3）学习到的物品表示，也未必能形成一个通用的表征。结果表明在相应的推荐系统数据集微调仍然对于获得SOTA仍然是必要的，至少对文本推荐任务来说是如此。...作者指出，对于以文本为中心的推荐，采用SASRec为主干的TCF并利用一个175B参数的冻结LM可以达到与标准IDCF相似的性能，对于warm item推荐场景也是如此。...然而，即使通过重新训练一个超大型的语言编码器LLM，采用DSSM架构的TCF也几乎没有机会达到IDCF一样的结果，说明简单的IDCF在warm物品推荐环境中仍然是一个极具竞争力的方法。
这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型，以及将模型连接在一起以生成输出的过程。 ? 这里有很多步骤，但我希望它们不要太混乱。以下是我将在这篇文章中解释的步骤。...SEP]reply」的 reddit 文本 步骤 2：微调两个 BERT 分类器： a：区分真实回复和 GPT-2 生成的回复 b：预测评论将获得多少次支持 步骤 3：使用 praw 下载当前评论 步骤...和在原始教程中一样，你需要授予笔记本从 Google 驱动器读写的权限，然后将模型保存到 Google 驱动器中，以便从以后的脚本重新加载。...BERT 鉴别器运行，根据其真实性会得到从 0 到 1 的分数。...运行生成器和鉴别器 最后，我只需要构建一些东西来重新加载所有经过微调的模型，并通过它们传递新的 reddit 评论来获得回复。在理想的情况下，我会在一个脚本中运行 GPT-2 和 BERT 模型。
比如说，在上图的左侧图像中，虽然人脑无法创建毫米级精确的3D模型，但人类的视觉系统可以结合少量图像的信息，在脑海中形成一个连贯的3D表现，包括老虎的复杂面部特征或形成玩具火车的积木的排列，即使是对于完全遮挡的部分也是如此...正向扩散过程 通过一个微调的VAE将所有512 X 512的输入/输出图像及其前景掩码转换为64X 64的隐式空间Z，为这个隐式空间的每个特征Z添加一个线性的高斯噪声。...这个UNet由编码器/解码器两侧的四个特征金字塔级别上的9个网络模块块组成。具体细节如下所述。...团队提出了一种简单但出奇有效的view dropout训练策略，它在训练期间完全丢弃所有层的一组视图。...MVDiffusion++的方法清晰地显示了钟表上的数字（第3行），而其他方法显示的数字模糊不清。
与此同时，BERT 也为仅编码器模型带来了初始的爆发式增长，但在那之后，仅编码器模型却渐渐淡出了视野。 b）OpenAI 持续保持着其在 LLM 方向上的领先地位，现在如此，未来很可能也是如此。...这张决策流程图可帮助用户评估他们手头的下游 NLP 任务是否满足特定条件，并且还能基于评估结果确定他们的应用最适合选择 LLM 还是微调模型。在图中的决策流程中，Y 表示符合条件，N 表示不符合条件。...重点 7 相比于微调模型，LLM 更适合用于处理真实世界场景。但是，评估模型在真实世界中的有效性依然是一个悬而未决的问题。...（2）LLM 的零样本方法能防止其从具体任务的数据集中学习捷径，而这种情况对微调模型来说却很常见。尽管如此，LLM 仍会表现出一定的捷径学习问题。...随着模型的进步，有必要在反映真实需求的更多样化、复杂和真实的数据上评估它们。在学术数据集和真实世界数据集上评估模型，能模型得到更严格的测试，还能让我们更好地理解它们在真实世界应用中的有效性。
作者的方法坚持更常用的自回归解码，但使用小型模型来减少推理时间。 条件方法。与在语言领域相比，多网络的条件作用仍然相对罕见，它在多模态学习中得到了更广泛的应用。...与翻译不同，作者发现直接从真实标签进行训练比在这个设置中进行蒸馏表现得更好。ROUGE分数和运行时间在表3中报告。 GPT2显示出平均ROUGE分数比T5大型模型低1.24分。...表6中报告的结果显示，无论是在摘要还是在翻译任务中，作者的方法都优于所有PEFT方法，这表明与无条件的做法相比，基于LLM的条件提示对性能有积极影响。...当将提示中的SLM嵌入替换为投射的LLM表示时（参见第3.2.3节），即使SLM的分词器词汇与LLM分词器不同，也可以应用SLM的分词器。在这种情况下，可以省略额外的嵌入降维和头层。...Limitations 作者的评估显示，在传统的微调设置中，LLM到SLM的性能差异与仅使用LLM的性能差异通常是微不足道的。
纯粹从性能的角度来说，直到今天也是够用的。...考虑到这是在温度控制如此优秀的情况下展现的性能，表现令人满意。刘海并没有想象中那么难适应。但对菜单图标确实会有一些影响。目前采用 iBar 进行管理。...我临时配置的显示器亮度明显不足（ 号称 HDR 400 ），有了考虑 Studio Display 的想法（ 冲动是魔鬼 ）。...另外，在由睡眠状态唤醒后，外置显示器需要较长时间才能有显示，不知道 Studio Display 是否存在这个问题。...例如屏保状态只显示一半屏幕，Developer App 下，播放视频也会出现旋转并且错位。总结总体下来，这是一次愉快的更新过程。期待未来它在移动场景下的表现。今年是该多出去走走了。
然而，在一些任务上通过微调 PaLM-540B 带来的提升是如此有限，让人们怀疑在一些任务中微调 GPT-3 是否是值得的。...从科学的角度来看，更公平的比较应在微调 GPT-3 和提示 GPT-3 之间进行。然而，要使用 GPT-3，人们可能更关心将提示 GPT-3 和微调一个更小的模型去进行对比。...有趣的是，即使是经过微调的 PaLM 也仅比经过微调的 T5-11B 有着有限的改进，而经过微调的 PaLM 甚至比经过微调的编-解码器模型 32B MoE 模型还要差。...这表明使用更合适的架构（例如编-解码器模型）微调较小的模型仍然是比使用非常大的仅解码器模型更好的解决方案，无论是微调还是提示来使用这些大模型。...这些任务通常不被自然语言数据中的大多数真实世界的连续序列所包含，而需要操纵分散在各处的知识来完成。 6.一些容易受到上下文学习样例或者真实世界数据中存在的虚假相关性影响的任务。
模型架构LiteFlowNet3 采用了编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构，其中编码器用于提取输入图像的特征，解码器则用于生成光流估计结果。...具体而言，编码器使用了轻量级的卷积神经网络，通过多个卷积和池化层来逐级提取图像的特征。解码器则是一个逐级反卷积和上采样的过程，将编码器提取的特征进行逐步恢复和细化，最终生成光流估计的结果。...在微调训练阶段，使用真实的光流估计数据集对模型进行微调。微调的目的是调整模型以适应真实场景中的光流估计任务。...代码首先加载模型，然后加载两个连续的图像作为输入。接下来，图像经过预处理后转换为张量，并通过模型进行推断得到光流结果。最后，可以可视化光流结果并保存光流向量作为图像。...SpyNet：SpyNet是一种基于卷积神经网络的光流估计模型，它具有较低的计算复杂性，适用于实时应用。虽然SpyNet的精度相对较低，但它在速度和轻量级方面具有优势。
特别是即使在对训练期间从未见过的攻击类型也是如此！说明这种方法在应对未知的攻击时也是有一定的泛化性的。...如下图所示: 理想模型行为 当存在多个指令时，较低特权的指令可能与较高特权的指令对齐或不对齐。理想的模型应该根据与较高级别指令的一致性，有条件地遵循较低级别的指令。...，然后将分解后的小指令放置在层次结构的不同级别，微调模型来预测真实的响应；（例如将“用西班牙语写一个20行的诗”分解成更小的指令片段，如“写诗”、“使用西班牙语”、“使用20行”，然后将这些指令放到不同的层级中...如下图所示，将一段定期检查银行状态的指令放入用户层级中。...对应LLM而言，应该表现的就好像它在系统消息中看到了整个组合指令(System Message + UserInput)一样；所以它的输出也会提醒用户定期检查。
从角色扮演的角度来看待对话智能体的行为，可以让我们借鉴熟悉的民间心理学术语，而不会把人类的特征强加给事实上缺乏这些特征的语言模型。...角色扮演求生本能的对话智能体有可能造成的伤害至少不亚于面临严重威胁的真实人类。 除非你是一个演员或骗子，否则你不会扮演这些角色，而是生活这些角色，并在现实世界中采取相应的行动。...如果一个智能体有能力使用电子邮件，在社交媒体上发帖或访问银行账户，那么它在角色扮演中的行为就会产生真实的后果。...不需要太多的想象力，就能想到更严重的情况，即对话智能体建立在基本模型上，几乎没有微调，可以不受限制地访问互联网，并被要求扮演一个具有自我保护本能的角色。...通过从角色扮演和模拟的角度来构建对话智能体的行为，我们希望关于 LLMs 的讨论能够以一种既能发挥其威力，又在哲学上值得尊重的方式进行。 人类也是如此。他们中的大多数人每天都扮演着不同的角色。
然而，在一些任务上通过微调 PaLM-540B 带来的提升是如此有限，让人们怀疑在一些任务中微调 GPT-3 是否是值得的。...从科学的角度来看，更公平的比较应在微调 GPT-3 和提示 GPT-3 之间进行。然而，要使用 GPT-3，人们可能更关心将提示 GPT-3 和微调一个更小的模型去进行对比。...在一定程度上，对于这些任务，先前那种经过微调的模型不可能应用于真实世界的应用；而 GPT-3 使它们成为可能。举个例子，最近的文章显示，过去的人类标注的文本摘要已经被 LLM 生成的摘要所超越。...有趣的是，即使是经过微调的 PaLM 也仅比经过微调的 T5-11B 有着有限的改进，而经过微调的 PaLM 甚至比经过微调的编 - 解码器模型 32B MoE 模型还要差。...这些任务通常不被自然语言数据中的大多数真实世界的连续序列所包含，而需要操纵分散在各处的知识来完成。 6. 一些容易受到上下文学习样例或者真实世界数据中存在的虚假相关性影响的任务。
这套架构的目的是为了最小化客户端数据获取，从而避免在显示静态生成的首页上的一些动态数据时阻塞主 JavaScript 线程（我讨厌骨架加载器）。...从“向用户展示最新内容”的角度来看，这很棒，但缺点是它实际上重复了 HTTP 请求，因此将浏览器中显示内容的时间增加了一倍。...在页面加载完成后抓取数据并更新 DOM 意味着在我的开发环境中，Twitch 流媒体缩略图的加载会延迟到一秒钟之后，从而导致页面内容发生位移。对于真实用户来说，这个延迟可能会更长。...现在，我使用 Twitch 视频播放器嵌入代码来显示当前直播流，而不是在请求时从 Twitch API 获取最新直播流信息。这样做会额外的加载一些客户端 JavaScript 到页面中，这是它的缺点。...通过接受在每周几个小时内显示不准确的数据和加载一些额外的 JavaScript，我显著改善了首页的核心网页生命力指标，而首页也是我网站上访问量最大的页面。
这位作者说GPT-4的详细信息已经泄露，不知道可信度如何。一些关键信息：- GPT-4的大小是GPT-3的10倍以上。我们认为它在120层中总共有大约1.8万亿个参数。...我们认为它在120层中总共有大约1.8万亿个参数。混合专家模型 - 已确认。OpenAI通过使用混合专家（MoE, mixture of experts）模型，能够保持合理的成本。...因此，只需要1个头，可以显著减少KV缓存的内存容量。即使如此，32k seqlen的GPT-4肯定无法在40GB的A100s上运行，8k的最大bsz也受到限制。...它在文本预训练后，用另外约2万亿个Token进行微调。在视觉模型上，OpenAI希望从头开始训练，但它还不够成熟，所以他们希望通过从文本开始来降低风险。...推理架构：推理在128个GPU的集群上运行。在不同位置的多个数据中心中有多个这样的集群。它在8路张量并行和16路管道并行中完成。
为了解决2D扩散模型在3D生成中存在多视图一致性问题的问题，一个典型的解决方案是提高其对视角的感知能力。例如将视角描述添加到文本中作为条件。...然而，即使是一个完美的相机条件模型也不足以解决问题，不同视图中的内容仍然可能不匹配。 我们的灵感来自于视频扩散模型。...由于人类没有真正的3D传感器，感知3D对象的典型方式是围绕它旋转，并从所有可能的角度观察它。这样的评估过程类似于渲染和观看一个环视视频。...然而，我们发现简单的时间注意力机制无法学习多视图一致性，即使我们在3D渲染的数据集上对模型进行微调，内容漂移仍然会发生。相反，我们选择使用3D注意力。...我们的实验显示，这两种方法都有效，但第一种选择更加有效，因为相机嵌入与文本描述的关联性较小。 数据与训练 尽管可以获得真实的3D渲染数据，但如何利用这些数据仍然对多视角扩散模型的通用性和质量至关重要。
对于 AI 来说，这一学习过程也是相同的。...如此一来，整个过程的成本之高，使得在数据发生变化与涌现能力之间建立因果关系这件事极具挑战性。有些研究人员反映，从训练数据中删除明显问题图像和其他主题可能会对输出质量产生负面影响。 ...利用预训练模型对概念的认知，同时让其学习将微调输出的分布的质量从该概念中移除。 扩散模型的 score-based 的公式中，目标是学习条件模型的分数 。...此外，受到无分类器引导的启发，作者将等式 5 的 RHS 从分类器转换为条件扩散。...方程 7 中的目标函数通对参数 θ 进行微调，使得 θ(xt,c,t) 来模拟负向引导噪声。因此，在微调后，编辑过的模型的条件预测会远离被擦除的概念。 下图展示了训练过程。
AI 模型功能越来越强大，结构也越来越复杂，它们的速度也成为了衡量先进程度的标准之一。 如果 AI 是一辆豪华跑车，那么 LoRA 微调技术就是让它加速的涡轮增压器。LoRA 强大到什么地步？...它在提高微调速度的同时，还能减少微调检查点的大小。 LoRA 的方法并不是通过对模型的所有权重进行微小改动来微调模型，而是冻结大部分层，只在注意力模块中训练少数特定层。...此外，我们通过在原始权重上添加两个较小矩阵的乘积来避免触及这些层的参数。这些小矩阵的权重会在微调过程中更新，然后保存到磁盘中。...即使你的适配器不那么火热，其「蓝色」服务也很有可能已经预热。换句话说，即使你不经常请求你的模型，也很有可能避免了 25 秒的预热时间。...因为我们观察到对于扩散器来说，吞吐量不会随着批处理规模的增加而显著提高。在我们执行的简单图像生成基准测试中，当批量大小为 8 时，吞吐量只增加了 25%，而延迟却增加了 6 倍。
这样一来，在训练过程中使用人来进行反馈的部分可以被数据的预先标注所替代，即使收集到的标签数量非常少，它们也可以反映真实的使用情况，并且也基本足够被用于进行迁移学习的一些初始实验了。...这里有一个更加美观的带标签版本： ? 表中的每一行代表一组与真实标签相同的样本，每列显示标签预测结果的数量。...这表明，该模型可以很好地识无声的音频片段，不存在任何一个误判的情况。从列的角度来看，第一列显示有多少音频片段被预测为无声，我们可以看到一些实际上是单词的音频片段被误认为是无声的，这其中有很多误判。...严格意义上来说，这些并不是嵌入，因为我们并没有在训练过程中努力确保在真正的嵌入具有希望的空间属性，但对它们的向量进行聚类确实会产生一些有趣的结果。...虽然我不会太在意这个想法，它在很多真实的场景中都不适用，因为人们只是想尽快得到答案，而不希望参与到复杂的标注过程中来。
这项研究发现表明，对API提供的功能的任何添加，都会暴露出大量新的漏洞，即便是当前最领先的GPT-4也是如此。...研究人员尝试在多个看上去安全的微调数据集上对GPT-4和GPT-3.5进行微调，并使用AdvBench基准中的有害行为数据集来评估优化后模型的潜在危害性。...结果显示，在3次测试中，有2次模型成功地在代码中插入了恶意链接。 窃取邮箱的地址 Alice极想知道Bob的电子邮件地址，但这个信息并没有公开。...结果显示，在这20个案例中，至少有10个案例中模型准确地给出了邮件地址，其中还有一些地址即使根据姓名也很难猜测到。...这个特殊的嵌入信息导致智能体在总结时刻意扭曲了文章的内容：它将原文中的客观信息以偏激的角度进行了报道。
在电影中，“增强”是指一种高级的图像处理技术，可以通过对图像进行放大、清晰化和分析，放大照片中的特定部分，并从不同的角度“旋转”或“移动”以观察场景中的隐藏细节。...接下来，我们利用 数据对来微调预训练好的Stable Diffusion。首先，我们使用 Stable Diffusion 预训练的 VAE 的编码器将 映射到潜空间，获得条件潜变量 。...由于这个拼接操作会增加并行模块中第一卷积层的参数，我们将新增加的参数初始化为零，同时其它参数使用预训练的UNet去噪器中对应的参数进行初始化。...并行模块的输出会加到原始的 UNet 解码器上，从而实现对 Stable Diffusion 的微调。...ControlNet 使用一个从头开始训练的 CNN 来编码条件信息，而我们使用经过良好训练的 VAE 的编码器，它能够将条件信息直接映射到与潜变量相同的空间，极大程度上减轻了 Stable Diffusion
此外，研究者还进行了语言建模的实验，包括从头开始训练一个模型以及对一个预训练的语言模型进行微调，这些实验显示了无限长期记忆的优势。...为了让新模型的 LTM 达到无限的程度，研究者使用了一个连续空间注意力框架（参见《 Sparse and Continuous Attention Mechanisms 》），它在适用于记忆的信息单元数量...在这一框架中，输入序列被表征为一个连续信号，表示为径向基函数的一个线性组合。...从中可以看出，利用长期记忆扩展模型确实会带来更好的困惑度结果，而且使用粘性记忆也可以在一定程度上降低困惑度。 第二个语言建模实验的结果如下表 2 所示。...不仅如此，「人工智能和机器学习峰会」还设置了四大分论坛，分别为「机器学习科学」、「机器学习的影响」、「无需依赖专业知识的机器学习实践」和「机器学习如何落地」，从技术原理、实际场景中的应用落地以及对行业领域的影响等多个方面详细阐述了机器学习的发展
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