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    视觉的跨界 Wiki-LLaVA | lmage + Question 的奇妙反应,生成多模态大型语言模型(MLLMs)!

    近期,大型语言模型(LLM)在零样本文本任务中展现了令人印象深刻的性能。特别是,近期的研究设计出了能够根据用户指示处理多样任务的模型[6, 30, 41]。在这个背景下,经典的方法是在多种通过自然语言描述的任务上微调模型[7, 34],从而使模型能够吸收外部提供的指示,并促进在多个领域内的强大泛化能力。 在这些进展之后,计算机视觉界开始研究将这些模型扩展到视觉和语言的情境中,从而生成多模态大型语言模型(MLLMs)。在这方面,通过视觉到语言的 Adapter 将视觉特征融合到LLM的主干中,引起了显著的性能提升,使得对需要精心设计的视觉描述的视觉和语言任务能够广泛泛化。

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    dotnet 写一个支持层层继承属性的对象

    我最近在造一个比 Excel 差得多的表格控件,其中一个需求是属性的继承。大家都知道,表格里面有单元格,单元格里面允许放文本,文本可以放多段文本。本文的主角就是文本段落的样式属性,包括文本字体字号颜色等等属性。文本段落的属性,如果没有特别设置,将使用单元格里面的文本样式属性。而如果单元格里面,没有特别指定此单元格使用特殊的文本样式,将会继承使用当前所在的行的文本样式。如果当前行没有特殊指定文本样式属性,那么将会使用文档的默认样式。文档默认样式将会根据是否有特殊指定而采用主题样式 如此复杂的层层继承逻辑,如果每个属性都需要自己一层层去寻找,那代码量将会特别多。维护起来就想吃桌子

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    文本歧义在隐私政策知识图谱构建中的影响

    目前,服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策,告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下,当一个新的服务推出时,隐私政策也要做相应的调整,同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统,通过NLP的相关技术,从政策文本中提取半结构化数据,在知识图谱中表示出来。然而实际上,隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难以阅读。在这篇论文中,作者设计了一个从隐私政策中提取影响其模糊性的特征的系统,对隐私政策模糊性水平进行分类,在OPP-115隐私政策语料库中大多数都是模糊的。并且作者在这篇论文中证明了,当隐私政策文本模糊不清时,基于NLP的提取方法难以得到准确的结果。

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