深度学习自然语言处理 分享 知乎：逃脱鱼子酱 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。...下面介绍从Common Crawl构建数据集的方法，CC是一个海量的、非结构化的、多语言的网页数据集，拥有超过8年的网络爬虫数据集，包括原始网页数据（WARC）、元数据（WAT）和文本提取（WET）。...直接使用WET文件可以省略从HTML文件中提取文本的工作，但是包含一些不相关信息。因此可以从WARC文件中读取文本。...五、融合多模态 为了进一步让LLM获得图像理解能力，需要在LLM中融合多模态。一种做法是利用预训练的大型语言模型以及视觉编码器来构建多模态的统一模型。...也可以通过self instruct的方式，引导GPT-4/ChatGPT等高质量的多模态模型生成图像-文本指令跟随数据，用来训练多模态语言模型，将ChatGPT的知识蒸馏到自己的模型上。
本文约5400字，建议阅读10分钟 从神经搜索到多模态应用，这里的神经搜索指的是在搜索系统中用神经网络模型。...本文将从以下几个方面进行介绍： 从神经搜索到多模态应用 多模态数据 多模态应用服务 Jina全家桶在DocsQA中的实践 01 从神经搜索到多模态应用 首先看一个典型的多模态数据——新闻，除了文字之外还会有图片的信息...02 多模态数据 首先第一个问题就是拿到多模态数据之后，我们需要去表示这个多模态的数据。...比如在信息抽取工作中常用的将 PDF 文件中的文字、图片抽取出来，还有从 video 中把一些帧或者把字幕抽取出来，这些在 Jina Hub 中都可以找到。...Jina 生态中另一个比较重要的功能就是 JCloud 托管服务。在定义好一个Flow 之后，直接使用 jc deploy 就可以将服务在我们云端环境 JCloud 中进行部署。
跨模态检索：根据文本搜索相关图像或视频。 DeepSeek 作为一个以文本为核心的 AI 模型，是否能够扩展至多模态领域？答案是肯定的，但需要结合其他技术栈来实现。...DeepSeek 与多模态模型的集成 以下是一个简单的代码示例，展示如何将 DeepSeek 与 Stable Diffusion 结合，实现文本到图像的生成。...image.save("generated_image.png") print(f"Generated image saved as generated_image.png") 运行结果 运行上述代码后，你将获得一个根据文本描述生成的图像文件...多模态任务的未来发展方向 DeepSeek 在多模态任务上的未来发展可以从以下几个方面展开： 模型联合训练 通过联合训练，DeepSeek 可以直接学习文本、图像、音频之间的关联，从而实现更高效的多模态任务处理...总结 DeepSeek 作为一个强大的文本生成模型，具备扩展至多模态任务的潜力。通过与其他模型的结合，它可以实现图像生成、语音识别等复杂任务。
摘要多模态 AI 架构通过融合文本、图像、视频和音频等多种数据模态，展现了强大的跨模态学习与应用能力，广泛应用于智能助手、内容生成与搜索等领域。...本文深入解析多模态 AI 的技术架构与核心融合机制，展示典型应用场景，并提供跨模态生成的示例代码，助力开发者更好地理解和构建多模态 AI 系统。...多模态 AI 的发展致力于打破模态间的壁垒，通过统一表示与跨模态学习，实现更强的理解与生成能力。本文将从基础理论到实际应用，探讨多模态 AI 的技术全景。...案例：CLIP 模型通过跨模态表示实现图文搜索。跨模态生成输入模态 A（如文本）生成模态 B（如图像）。案例：文本到图像生成（如 DALL·E、Stable Diffusion）。...Q2: 跨模态生成的质量如何优化？A2: 增加训练数据的模态多样性，改进生成模型（如扩展网络容量或引入对比学习）。总结本文分析了多模态 AI 的核心技术，包括跨模态表示学习、融合机制与典型应用案例。
多模态处理不仅仅关注这些数据的单一模态，更着眼于如何整合这些模态，以获得更深层次、全面的理解。本文将深入研究NLP在多模态处理中的应用，探讨融合文本、图像和声音的智能，以及这一领域的崭新前景。1....跨模态迁移学习： 研究在一个模态上训练的模型如何更好地适应其他模态的数据，实现跨模态迁移学习。多模态生成： 推动多模态生成任务，如图文生成、文音生成等，使系统具备更全面的创造性能力。...5.2 面临的挑战数据集整合： 融合多模态数据需要庞大、多样的数据集，但目前多模态数据集的整合和标注仍然是一个挑战。...计算资源需求： 处理多模态数据通常需要更多的计算资源，如何在资源受限的环境中实现高效处理是一个问题。模态不平衡： 不同模态的数据可能存在数量上的不平衡，如何处理这种不平衡对于模型的训练和性能至关重要。...结语多模态处理将是NLP领域未来的重要发展方向。通过整合文本、图像和声音等多种形式的数据，我们可以期待更加智能、全面的系统应用，涵盖从图像搜索到语音助手等各个领域。
摘要：本文深入探讨了DeepSeek在多模态领域的前沿技术与应用实践，旨在为研究人员和开发者提供一个全面的进阶指南。...DeepSeek 作为多模态领域的佼佼者，正以其卓越的技术实力和创新的应用场景，为我们打开了一扇通往智能未来的新大门。...四、多模态检索系统搭建案例实操 4.1 案例背景与目标 在信息爆炸的时代，如何从海量的多模态数据中快速、准确地获取所需信息成为了亟待解决的问题。...如果您对[解锁DeepSeek多模态：从原理到实战全解析（3/18）]有更深入的兴趣或疑问，欢迎继续关注相关领域的最新动态，或与我们进一步交流和讨论。...让我们共同期待[解锁DeepSeek多模态：从原理到实战全解析]在未来的发展历程中，能够带来更多的惊喜和突破。 再次感谢，祝您拥有美好的一天！
前言 不知道你们有没有注意过，每次打开一些软件的时候都会有广告引导页，有时候手滑点到了，会有进入手机上的另一个APP，这有没有引起你的注意呢？ 运行效果图 ?...① 打开另一个APP 接下来在DemoA的MainActivity里面写一个按钮，用于点击之后打开DemoB应用 <Button android:id="@+id/btn_open_b...这样就打开了。那假如我要传递数据到DemoB呢？ ② 数据传递 传数据其实就跟平时单个APP内部不同页面传数据类似，也是用Intent ? 然后在另一个APP里面接收并显示出来。...1.通过包名、类名 首先在DemoB的下面再创建一个TestActivity，简单加一个TextView ?...其实还有一种方式是通过URL打开另一个APP,但是我不推荐这样做，为什么？没有原因…
NLP多模态融合：创造丰富智能体验的新纪元1. 引言随着信息时代的发展，我们生活在一个充满多模态数据的世界中，包括文本、图像、语音等多种形式的信息。...在这个背景下，多模态融合成为一项引人注目的研究领域，它通过整合不同模态的信息，为人们创造更丰富、智能的体验。...多模态融合的概念多模态融合是指从不同感知模态（如文本、图像、语音等）中获取信息，并将这些信息整合到一个统一的框架中，以获得更全面、准确的理解。...在NLP领域，多模态融合可以通过将文本与其他模态的数据结合，实现更深层次的语义理解和信息提取。3....例如，一个智能虚拟助手可以同时处理用户的文本输入、拍摄的照片，并通过语音进行回应。这种融合使得虚拟助手能够更全面地理解用户需求，提供更个性化、智能的服务。6.
注意到有个小程序跳转的知识点，发现比较实用 但是，注意到 uni-app 与微信小程序 的代码要求还是有些差别的 所以前来测试一番，整理经验 首先，在阅读小程序的 全局配置 时，注意到在 app.json 文件中有一个...通过文档解释，可以知道，在进行另一个小程序的跳转时，需要调用 wx.navigateToMiniProgram(Object object) API 同时注意，需要进行 navigateToMiniProgramAppIdList...123', extraData: { foo: 'bar' }, envVersion: 'develop', success(res) { // 打开成功...id=123', extraData: { 'data1': 'test' }, success(res) { // 打开成功 console.log
Google提出了一个跨模态对比学习框架来训练用于文本到图像合成的 GAN 模型，用于研究解决生成的跨模态对比损失问题。...在CVPR 2021中，Google提出了一个跨模态对比生成对抗网络（XMC-GAN），训练用于文本到图像合成的 GAN 模型，通过模态间与模态内的对比学习使图像和文本之间的互信息最大化，解决文本到图像生成的跨模态对比损失问题...XMC-GAN 文本到图像合成模型中的模态间和模态内对比学习 XMC-GAN 被成功应用于三个具有挑战性的数据集：一个是MS-COCO 图像描述集合，另外两个是用Localized Narratives...注释的数据集，一个是包括MS-COCO 图像（称为LN-COCO) ，另一个描述开放图像数据 (LN-OpenImages)。...可以生成与输入描述非常匹配的高质量图像，包括更长，更详细的叙述，同时端到端模型的复杂度也相对较为简单，这代表了从自然语言描述生成图像的创造性应用的重大进步。
2301.12597.pdf 开源代码：https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2 BLIP-2的目标和BLIP相同，也是要打造一个适用于多种任务的统一多模态模型...本文提出的解决思路是，构造一个中间网络，作为预训练图像模型和预训练语言模型得到信息转换媒介，在整个训练过程中，只更新这个中间网络，让预训练对的单模态图文模型参数冻结。...整个BLIP-2借助了单模态模型的强大能力，finetune一个中间媒介实现了高效的多模态统一模型训练。...此外，Instruction也会作为Q-Former的输入，和Queries进行交互，指导从图像中提取相关的特征作为prompt。...从多个数据集上的实验结果可以看出，InstructBLIP取得了最新的SOTA效果，比原来的BLIP-2效果提升一大截，验证了InstructBLIP对的优势。
为了模仿人类的感知能力，旨在探索视音模态的视音学习在近些年来已成为一个蓬勃发展的领域。...最后，为了纵观当前的视音学习领域，该综述从视音场景理解的角度重新回顾了近年的视音学习进展，并探讨了该领域潜在的发展方向。...视觉皮层是一个具有功能差异的不同区域的组合，其视觉神经元具有偏好性。例如，V4和V5的神经元分别对颜色和运动敏感。 除了视觉，听觉也是观察周围环境的一个重要感官。...人类的神经系统中一个被充分研究的多通道感知区域是上丘。上丘的许多神经元具有多感官特性，可以被来自视觉、听觉、甚至触觉的信息激活。这种多感官反应往往比单一的反应更强。皮质中的颞上沟是另一个代表性区域。...在进行视音协作之初，如何在没有人类注释的情况下有效地从视音模态中提取表征，是一个重要的课题。这是因为高质量的表征可以为各种下游任务做出贡献。
显而易见的是，在同一个线程的代码中，前面的action happens-before 后面的action。...举个例子，对于同时访问数据的两个线程来说，一个线程里的写操作在另一个线程里的读操作看来，有可能是乱序的。
今天分享个京东朋友帮忙抢红包的连接，在微信打开后，进入“京会玩”的小程序，再次“进入”竟然发现进入另一个小程序，接下来看京东是如何实现的呢？...一.实现流程 点击一个小程序跳转到对应的小程序，然后点击可以返回上一个小程序。 ? 流程 二.... 注：app-id就是你要跳转的小程序的APPID，前提是必须是同一个公众号下绑定的小程序才可以互相跳转。...psth是打开另一个小程序的页面的路径，如果为空则打开首页，后面可以传值哦！...version 是有效值 develop（开发版），trial（体验版），release（正式版） ，仅在当前小程序为开发版或体验版时此参数有效；如果当前小程序是正式版，则打开的小程序必定是正式版。
MEFISTO不仅保持了因子分析对多模态数据的既定优势，还能够进行空间-时间上的降维、插补和平滑与非平滑变化模式的分离。...MEFISTO是一个计算框架，开启了多模态因子分析在时间或空间分辨率数据集的应用。...MEFISTO将一个数据集作为输入，该数据集包含一个或多个特征集（例如不同组学）的测量值，在下文中称为“视图（views）”，以及一个或多个样本集（例如来自不同实验条件、物种或个体），在下文中称为“组（...MEFISTO概述 > 与多模态数据的现有因子分析方法不同，MEFISTO采用连续协变量来解释样本之间的时空相关性，这允许识别时空平滑因子以及独立于连续协变量的非平滑因子； > 对于具有重复时空测量的实验设计...为了确定转录组和表观遗传组在发育过程中的协调变化，研究团队使用从RNA表达中得到的二维参考坐标来描述发育过渡期，并将这些作为MEFISTO的协变量（方法）。
c#中我们写一个登陆界面是需要打开新窗口后关闭登陆窗口 这个时候我们调用this.close()会出错的,下面介绍2个方法: 1.
有了这样一个感性的初步认知，我们再来看到底什么是Service Mesh。提到Service Mesh，就不得不提微服务。...Phil Calçado的文章《Pattern: Service Mesh》详细的介绍了从开发者视角来看，服务开发模式和Service Mesh技术的演化过程，个人认为是非常经典的学习Service Mesh...时代2：TCP时代 为了避免每个服务都需要自己实现一套相似的网络传输处理逻辑，TCP协议出现了，它解决了网络传输中通用的流量控制问题，将技术栈下移，从服务的实现中抽离出来，成为操作系统网络层的一部分。...它看起来确实就像是一个由若干服务代理所组成的错综复杂的网格。...至此，见证了6个时代的变迁，大家一定清楚了Service Mesh技术到底是什么，以及是如何一步步演化到今天这样一个形态。
从另一个角度看待锚文本 时本文总计约1900个字左右，需要花 5 分钟以上仔细阅读。 锚文本对于学习SEO的同学来说，是最先接触的名词解释之一。在这里简单的跟各位同学讲解下锚文本相关的来历信息。...锚文本可以说是“解锁”每一个SEO环节的潜力的重要元素。早在2012年，Google不得不推出企鹅版的第一个更新版本，从而削减了锚文本过度优化方法。...从具有高域名权限，页面权限和信任的站点获得链接，这种链接是最具有价值的。 2 避免过度优化 锚文本，我们可以看成“站外锚文本”和“站内锚文本”。...锚文本应避免的做法： 不能全部都用同一个锚文本链接到同一个页面（例如：我在外其他页面都用“SEO”关键词指向我的博客首页）； 锚文本的文字要与链接的页面的主题意思一致，不能锚文本讲的是SEO，但链接的页面却是讲其他与...，并指向相同或不同的页面； 同一个页面应该避免出现两个或多个不同锚文本，但链接都指向同一个页面。
特别是多模态大语言模型（MLLMs）—在海量文本和图像数据上训练的多模态基础模型—在其训练模态（文本与图像）相关任务上表现出色。...通用具身智能体（GEA）是一个基于多模态大语言模型（MLLM）的智能体，能够根据自然语言指令完成多个领域和具身形式的任务，包括操控、规划、游戏操作和 UI 控制。...训练过程 GEA 从基础的多模态大语言模型（MLLM）开始，首先训练连续动作标记器。图 3 中展示了该过程，MLLM 通过监督微调（SFT）在具身经验数据集上被适配为 GEA-Base。...RVQ 是一个变分自编码器，利用离散嵌入序列来表示数据。具体来说，它将一个动作表示为 M 个标记的序列，每个标记表示从学习词汇表中选出的代码。...与典型的 MLLM 应用（如视觉问答）不同，在交互任务中，基于专家数据训练的智能体可能会遭遇“协变量漂移”问题，其中小的智能体错误导致观测分布从专家数据中偏移，进而导致错误的累积 。
从GPT到多模态AI-自然语言处理（NLP）技术突破随着人工智能的不断进步，特别是自然语言处理（NLP）技术的迅速发展，语言模型在多个领域的应用已经取得了显著突破。...未来，语言模型的发展将朝着以下几个方向迈进：2.1 更强的跨模态能力现代的语言模型已经能够处理文本，但未来的语言模型可能会向跨模态能力发展。...跨模态学习指的是将文本、图像、音频等多种数据类型结合，构建可以理解和生成多模态内容的模型。这不仅可以提升语言模型的应用范围，也能够使AI系统在处理复杂任务时表现得更加智能。...代码实例：基于GPT-2的文本生成在这一部分，我们将通过一个简单的代码示例，展示如何利用预训练的GPT-2模型进行文本生成。...无论是长文档的自动摘要，还是从大量数据中提取特定信息，语言模型都能极大提高处理效率。
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