如何在微调器显示时灰显引导模式？ - 腾讯云开发者社区

如何在技术“狂飙”的同时，引导技术应用的正向发展？在本年度世界人工智能大会上，商汤科技就此问题给出了答案：着眼现实问题，用可信AI基础设施“护航”大模型发展。...范式变化引发新挑战业界亟需新时代下技术治理手段大模型时代，“基础模型+微调”为主要特征的生产范式大大降低了开发成本和应用门槛。...针对显式、隐式等不同形式的“毒素”检测率大于95%，结合数据清洗与对抗防御等方法，能够实现有效去毒。目前，“SenseTrust”数据脱敏工具已落地数据标注、城市管理，以及自动驾驶相关业务场景。 ...数字水印技术已服务于“商汤秒画SenseMirage”、“商汤如影SenseAvatar”等多个产品，以及内容创作、大数据等领域的客户。...例如，将商汤“SenseTrust”综合鉴伪解决方案投入到十余家银行的安全系统中，实现对各类灰黑产攻击拦截成功率超行业同类产品20%以上，有效防范了黑灰产身份盗取、支付盗刷等网络诈骗。

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可控图像生成最新综述！北邮开源20页249篇文献，包揽Text-to-Image Diffusion领域各种「条件」

大多数研究致力于如何在特定条件下生成图像，例如基于图像引导的生成和草图到图像的生成。为了揭示这些方法的理论和特征，我们根据它们的条件类型进一步对其进行分类。 1....如何在T2I扩散模型中引入新的条件细节请参考论文原文，下面对这些方法机理进行简要介绍。...基于微调的条件得分预测：这类方法不使用一个显式的条件，而是微调文本嵌入和去噪网络的参数，来使其学习新颖条件的信息，从而利用微调后的权重来实现可控生成。...如DreamBooth，Texutal Inversion和LoRA。 2....首先，在涉及多个主题或丰富描述的复杂文本中进行文本引导合成时，通常会遇到文本不对齐的问题。此外，这些模型主要在英语数据集上训练，导致了多语言生成能力明显不足。

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NL2SQL进阶系列(4)：ConvAI、DIN-SQL等16个业界开源应用实践详解Text2SQL

然后，通过利用Code Llama 7B微调开源指令跟随模型SQL-Llama来显示，在BIRD基准测试中，SQL-Llama达到43.94%执行准则为46.35% 的基线准确率相当接近。...第一阶段，称之为结构阶段，它引导PLM生成一个带有占位符的SQL结构（包括SQL命令，如SELECT、FROM、WHERE，以及SQL运算符，如“”）。这些占位符用于缺失的标识符。...具体来说，对于seq2seq编码器-解码器模型，其编码器注入了最相关的模式项，而不是整个无序的模式项，这可以减轻SQL解析过程中的模式链接负担；其解码器首先生成骨架，然后生成实际的SQL查询，这可以隐式地约束...现有的方法通常侧重于充分利用历史上下文或先前预测的SQL进行当前的SQL解析，却忽视了显式理解模式和对话依赖性，如共指、省略和用户关注点的变化。...在本文中，提出了CQR-SQL，它利用辅助性的对话问题重构（CQR）学习来显式地利用模式并解耦多轮SQL解析中的上下文依赖。

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SIGIR2024 | GraphGPT: 大语言模型引领图学习新范式

通过使用任务特定的图指令对大语言模型进行微调,我们可以引导模型生成更适合当前图学习任务的响应,进一步提高其在处理各种图学习任务时的适应性和性能。指令设计同样采用第一阶段的邻居采样方法生成图信息。...但由于思维链方法的效果与模型参数大小密切相关,如何在较小的模型中充分利用其优势成为关键。...即使最近开发的基于图神经网络的强大模型,如NodeFormer、DIFFormer和GKD,在有监督任务中展现出出色的结构建模能力,但在迁移到未经进一步训练的新数据集时,其性能大幅下降。...而GraphGPT的表现更为出色,得益于两步的图结构指令微调,保持甚至增强了性能,同时也保留了通用的图结构模式。多任务图学习近期研究发现,结合不同类型的指令微调数据可以进一步优化大语言模型的性能。...结果显示,在相同设置下,精调大语言模型参数会导致GPU内存溢出(OOM),即使batch size仅为1。而使用我们提出的精调方法,batch size为2时训练依然能够稳定进行。

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鸿蒙NEXT版仿微信聊天App的底部页签栏

需传入各页签的序号、名称、高亮图标、灰显图标 @Builder tabBuilder(index: number, name: string, selectedIcon: Resource, normalIcon...: Resource) { Stack() { // 区分当前页和其他页的背景，当前页背景高亮，其他页背景灰显 Image(this.current === index ?...width('100%').height('100%').objectFit(ImageFit.Fill) Column() { // 区分当前页和其他页的图标，当前页图标高亮，其他页图标灰显...selectedIcon : normalIcon).width(40).height(40) Text(name) // 区分当前页和其他页的文字颜色，当前页字色高亮，其他页字色灰显...TabContent组件通过tabBar方法传入前面第二步自定义的页签布局，注意引用自定义页签布局时，依次传入该布局所需的各个输入参数，用来设置具体的高亮和灰显效果。

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超全推理语言模型蓝图来了！揭开o1、o3、DeepSeek-V3神秘面纱

）高性能计算（HPC），利用GPU、TPU和AI加速器的并行处理，如异构计算。...尽管相比标准LLM，这些模型展现出更强的推理能力，但其推理过程是不可见的，依赖于训练时学习的内部化模式。显式推理模型：在核心权重之外加入了显式推理机制。...表1：在蓝图下的RLM的比较显式RLM 最广泛的RLM，如TS-LLM、AlphaLLM、MCTSDPO等，通常采用显式树形结构，其中一个节点表示一个独立的推理步骤。...图7：突出显示的Token示例模型输出输出按以下方式进行着色：当最高概率低于0.8时为紫色（不确定但没有争议），当第二高的概率高于0.1时为蓝色（非常确定，但可能有另一个），当两者都为真时为红色（不确定...这种分阶段的方法使得模型可以首先在第一阶段学习坚实的推理模式基础，然后在第二阶段通过更复杂、适应性更强的条件进行微调。

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蛋白质语言模型新进展：隐式结构模型如何将结构信息融入序列表示

因此，如何在不依赖显式结构数据或复杂输入的情况下，使序列模型具备结构理解能力，成为该领域的研究热点。...ISM的核心创新：结构微调与自编码器隐式结构模型（ISM）的核心在于通过一种名为“结构微调”（structure-tuning）的自监督预训练目标，将结构信息融入序列模型。...具体而言，ISM的设计包括以下关键步骤：微环境自编码器：ISM利用基于图变换器（Graph Transformer）的原子自编码器（Atomic Autoencoder）从蛋白质的局部化学环境中提取结构特征...长程接触预测：在预测蛋白质长程三级相互作用的任务中，ISM的精度达到0.49，远超ESM2的0.35，显示出其对全局结构关系的卓越理解能力。...这些结果表明，ISM通过结构微调成功弥补了序列模型在结构相关任务中的不足，同时保持了与现有模型（如ESM2）相似的架构和接口，便于集成和替换。

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大语言模型综述全新出炉：51页论文带你盘点LLM领域专业化技术

此外，不同领域、机构和团队有自己的 “业务模式”，一个没有定制的通用 LLM 也不能直接替代领域专家。...为了在这些多样化领域中实现 LLMs 的领域专业化，读者可以采用各种技术，如外部增强，指导制定，以及模型微调。...当我们努力创建可以有效理解和生成领域特定内容的 LLMs 时，正是这些挑战将决定这个领域研究的未来走向。领域复杂性：每个领域都有其独特且复杂的特性，如专业词汇、术语及知识结构。...未来研究方向当我们在绘制大型语言模型专业化的前沿时，不仅需要构建并改进现有的黑箱、灰箱和白箱方法，还需要预见并探索有可能超越这些传统方法的创新和开创性的技术。...例如，一个模型可能以黑箱方法开始，利用外部资源来增强 input Prompt，然后进一步利用梯度或损失值来改进提示的灰箱方法，最后采用 White-Box 方法根据已学习的策略和反馈来对模型进行微调。

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IntelliJ IDEA 2022.3 发布，全新 UI 太震撼了！

我们还微调了确定显示哪些提示的算法，让您可以看到与 IDE 体验和正在处理的项目最相关的提示。改进了 Bookmarks（书签）我们为 Bookmarks（书签）实现了多项 UI 改进。...您可以在 Reader（阅读器）模式下应用新的可视格式设置层，根据自定义格式方案调整代码外观，而无需重新格式化实际代码。...IDE 现在支持记录模式以及对 switch 表达式模式匹配的更改，提供了代码高亮显示、补全和导航。现有检查和快速修复已相应更新以支持这些更改。...我们还微调了 Groovy 的 build.gradle 文件中的代码高亮显示，并实现了一些新检查。IDE 现在会高亮显示已弃用的配置方法并建议适用替换选项。...现在，当分析器可以预测代码的某个分支不会被执行时，它会灰显对应代码部分。排除覆盖注解的新选项 IntelliJ IDEA 2022.3 引入了一个选项来控制项目中哪些注解应从覆盖统计信息中排除。

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船新 IDEA 2022.3 正式发布，新特性真香！

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Q*框架：通过有意识引导无需微调即可提升LLMs多步推理能力

这篇论文试图解决大型语言模型（LLMs）在执行多步推理任务时面临的问题。...直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）：根据人类反馈的排名信息直接对齐LLMs，而不是显式地学习奖励模型。...大量数学/代码语料库的微调：这通常需要显著的计算负担，并且可能影响在其他任务上的表现。训练奖励模型/验证器来对候选解决方案进行排名：不提供中间步骤的任何指导。...实验结果：实验结果显示，Q方法在所有评估的数据集上都能显著提高LLMs的多步推理能力。...长期记忆和上下文保持：研究如何在Q*框架中实现长期记忆和上下文保持，以处理需要长期依赖信息的推理任务。多步骤规划的优化：进一步优化Q*框架中的多步骤规划过程，以减少推理路径中的冗余和提高效率。

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普林斯顿伯克利最新「扩散模型」综述：应用、引导生成、统计率和优化！

在这些应用中，扩散模型提供了灵活的高维数据建模，并作为采样器在主动引导下生成具有任务所需属性的新样本。...受热力学建模的启发，扩散模型近年来取得了突破性的表现，超越了之前的最佳技术，如生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）。...最后，最近的研究浪潮集中于微调扩散模型，以生成具有所需属性的样本，如生成具有特定美学品质的图像。这些特定任务的属性通常作为引导编码到扩散模型中，包括条件和控制信号以引导样本生成。...然而，生成序列建模直接产生大奖励的状态-动作轨迹，避免了显式解决贝尔曼最优性。...见图3中决策扩散器的工作流程。AdaptDiffuser[120]进一步引入了一个鉴别器用于微调有条件的扩散模型，允许自我进化和适应分布外任务。

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【愚公系列】《AIGC辅助软件开发》021-AI 辅助测试与调试：更多实践

- **无匹配数据处理：** 验证当数据库中无匹配楼盘时，展示“暂无数据”提示。 - **价格显示：** 确保选择楼盘后，若有价格信息，楼盘名称旁能够正确显示价格。6....**功能验证** - 验证各字段是否能正常显示和选择。 - 确保动态更新逻辑（如行政区、楼栋、楼层、房号）符合需求。2....- 验证楼盘选择后价格信息是否正确显示。4. **用户体验** - 验证输入框的字符限制（如楼盘字段50字符限制）。 - 确保无匹配数据时正确显示提示信息（“暂无数据”）。...**异常处理** - 处理系统异常和错误情况，如网络问题或服务器错误，确保用户能获得适当的错误提示。7. **性能优化** - 优化系统性能，减少页面加载时间和数据检索时间，提升用户体验。...验证输入框是否切换到字符输入模式。 | 选择“其他”选项后，字段切换到字符输入模式，并允许用户输入内容。

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IntelliJ IDEA 2022.3 发布，这次不追了。。。

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Nat Commun｜知识引导的分子表示学习预训练框架

在LiGhT模型之上集成了一个多层感知器作为预测器。根据预训练的LiGhT模型参数是否可训练，迁移学习方法可以分为两种设置:微调(图1c)和特征提取(图1d)。...这包括各种类型的信息，如分子描述符和指纹，很容易通过RDKit等化学信息学工具访问。此外，知识可以包含分子的实验测量特征，例如预处理ChEMBL数据集中的分子的生物活性的综合信息。...L2-SP提出了一种正则化方案，在微调过程中显式地提高了微调模型与初始模型的相似性。...在采用特征提取（图2a）和微调（图2b）两种策略时，采用三折交叉验证（n=3），KPGT在分类任务上具有最高的AUROC，在回归任务上具有最低的RMSE，超越了现有的方法。...图4g显示了Gilteritnib配体与蛋白HPK1的蛋白质-配体相互作用谱。分析显示配体和蛋白质之间形成了三个疏水相互作用和六个氢键。

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港大等发布GraphGPT：150微调参数，准确率提升10倍！无需超长token，LLM也能读懂图结构

通过使用任务特定的图指令对大语言模型进行微调，引导模型生成更适合当前图学习任务的响应，进一步提高了模型在处理各种图学习任务时的适应性和性能。...使用标准指令数据集微调的模型在转移到较简单的任务时，如只有3个类的PubMed数据集，已经可以取得显著的结果，例如Arxiv-PubMed的准确率为0.7011。...然而，当应用于如Cora数据集这样有70个类的复杂任务时，它们的性能往往只是中等的。...然而，通过两阶段的图结构指令微调，模型有效地缓解了这一问题，使得GraphGPT能够通过保留泛化的图结构模式来维持甚至增强其性能。...尤其是处理具有高度交叉学科特性的论文时，如例子中所展示的机器学习和硬件架构的交叉。相比之下，GraphGPT始终提供准确的预测并提供合理的解释。

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大型语言模型如何工作？

这就是语言模型能够表现得如此聪明且接近人类的原因；它们通过学习模仿现实对话的节奏和模式，能够令人信服地与用户进行互动对话。...在他们的博客文章中，他们描述了如何根据人类反馈进一步微调模型：这个问题稍显复杂。核心思想在于让模型通过人类的反馈进行学习。...然后，我们利用这些数据对GPT-3进行微调。以下是一个基础模型与经过微调/RLHF处理后的模型响应的对比示例：你可以看到，没有fine-tune和RLHF，模型只是一个文档补全器。...简单来说，我们可以通过精心构思提示来引导模型给出我们想要的答案，有时这甚至可以在不进行微调的情况下实现。...精心设计的Prompt能够引导模型完成诸如解决数学问题或概括文本等复杂工作。

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. | 结构引导的预训练模型

当在自然语言以外的领域使用语言模型预训练时，这一挑战变得更加突出。...在这里，作者通过分析预训练方法如何在每个样本的潜在空间中施加关系结构来研究这个问题，也就是说，预训练方法对样本的预训练特征之间的距离或几何关系施加了什么约束。...在自然语言处理（NLP）或派生自NLP的预训练/微调（PT/FT）中，对于给定的预训练数据模态X，我们训练一个编码器fθ，将输入数据映射到隐空间Z中。...然后，将这个编码器fθ用于各种微调任务中（这些任务在预训练阶段是未知的）。我们通过fθ在这些微调任务上的性能来评估PT/FT系统。...通过依赖图来捕捉希望在特征空间中引入的结构模式，该框架使用户能够明确指定以显式方式引入深层结构的预训练方法，填补了上述识别到的差距。

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ICCV 2023 | Pix2Video: 基于扩散模型的视频编辑

本文证明了现实的文本引导的视频编辑是可能的，不需要任何计算密集型的预处理或视频个性化的微调。简介在大量图像集合上训练的图像扩散模型，在质量和多样性方面已经成为最通用的图像生成器模型。...例如，给定一辆汽车的视频，用户可能希望生成一个编辑的视频，其中汽车的属性(如颜色)被编辑。...本文的目标是利用预训练和固定的大规模图像扩散模型的力量来尽可能连贯地执行这些操作，而不需要任何针对特定示例的微调或广泛的训练。本文通过操纵扩散模型的内部特征以及额外的引导约束来实现这一目标。...一个自然的问题是，是否可以使用一个显式的、潜在的循环模块来融合和表示前一帧特征的状态，而不需要显式地关注某个特定的帧。然而，这样一个模块的设计和训练并不是微不足道的。...当在UNet的编码器中注入特征时，没有观察到进一步显著的好处，并且在一些例子中观察到了轻微的伪影。引导潜在更新虽然自注意力特征注入有效地生成了具有连贯外观的帧，但它仍然会遭受时间闪烁的影响。

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【论文笔记】A Comparative Study on Schema-Guided Dialogue State Tracking

补充训练的中间任务：通过自然语言推理和问答等中间任务，对模式引导的对话状态跟踪进行补充训练的实验研究。...然后，我们显示了每个子任务的分类头和结果。以上所有的 3 个编码器都将为给定的句子对产生句子级和标记级的表示。...Supplementary Training(Q2) 除了编码器中使用的训练前微调框架外，建议在预训练之后，对目标任务进行微调之前，为中间任务添加一个补充训练阶段。...如 Q1 所述，我们所有的 4 个子任务都以一对对话框和模式描述作为输入，并使用总和的句子对 CLS 表示进行预测。而 NonCat 也需要基于跨度的检测，如问答。...考虑到上一节中显示的交叉编码器的最佳性能以及它在 DSTC8 挑战中的受欢迎程度，我们在本节中将其作为我们的模型体系结构。

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AIGC日日生新，商汤发布SenseTrust治理平台，护航生成式AI可信发展

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