如何在微调器显示时灰显引导模式？ - 腾讯云开发者社区

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让SDXL实现50倍加速！中山&字节最新对抗训练+双空间判别，单步生成新标杆！性能狂飙

，替代传统显式散度度量（如KL散度），避免模式崩溃，提升生成多样性。...分布匹配的局限性：现有方法（如DMD、DMD2、MMD、SiD等）依赖于预定义的显式散度度量（如Fisher散度），难以灵活匹配复杂的高维多模态分布。...尽管未直接优化公式(6)，结果显示出非常稳定的下降趋势，支持了我们的假设。对抗蒸馏预训练为了稳定极具挑战性的一步蒸馏，我们选择通过对合成数据进行对抗蒸馏预训练，为ADM微调提供更好的初始化。...例如前面图4(c)所示，当而时，TVD保持显著的损失值并提供覆盖该模式的优化方向，而反向KL散度在此情况下会出现梯度消失问题。...高效视频合成如下表3所示，除对CogVideoX两种规模常规进行8步ADM蒸馏外，我们还尝试在文生视频任务中集成无分类器引导(CFG)：真实模型的CFG尺度随机采样于少步生成器的尺度通过从真实模型值显式减去确定

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后训练时代如何延续Scaling Law？这是你该读的LLM后训练综述

在这篇综述报告中，LLM 的「推理（reasoning）」是指基于数据中的统计模式生成逻辑上连贯的响应，而不是显式的逻辑推理或符号操作。...这一节涉及的具体内容如下：奖励建模显示显式奖励建模隐式奖励建模结果奖励建模过程奖励建模使用自适应奖励模型的迭代式强化学习策略优化胜算比偏好优化（ORPO） LLM 中的近端策略优化（PPO...它涵盖了用以提升性能和可扩展性的加速器（Groq、vLLM）、适应器（LoRA、PEFT）、共同优化架构（FlashAttention）、数据压缩（TokenMerging）、Scaling Law（Chinchilla...除了奖励结构之外，针对新任务微调 LLM 时仍然会遇到灾难性遗忘和潜在的数据泄露等问题，这就凸显了对参数高效型方法和隐私保护策略（如差分隐私和联邦学习）的需求。...最后，测试时扩展和动态推理框架也带来了进一步的挑战：模型必须学习何时为复杂查询分配更多计算，如何有效地调整验证模块，以及如何在面对对抗性输入时保持稳健的性能。

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Sebastian Raschka 新书《从头开始推理》抢先看，揭秘推理模型基础

相比之下，当前的 LLM 推理主要基于从训练数据中的大量统计相关性中学习到的模式，而不是显式的内部认知结构或有意识的反思。...如图 3 所示，指令微调能提高 LLM 的个人助理类任务的能力，如问答、总结和翻译文本等等。然后，偏好微调阶段可完善这些能力。它有助于根据用户偏好定制响应。此外，偏好微调也常被用于使 LLM 更安全。...4、模拟逻辑推理：LLM 如何在没有显式规则的情况下模仿推理逻辑上一节我们说到，当遇到自相矛盾的前提时（比如「所有鸟都会飞，但企鹅不会飞」），普通 LLM 其实不会主动发现这些矛盾。...二者的核心差异在于奖励信号的来源：RLHF 通过人类对模型输出的显式评分或排序生成奖励信号，直接引导模型符合人类偏好行为；纯 RL 则依赖自动化或环境驱动的奖励信号（如数学证明的正确性），其优势在于客观性...监督微调与模型蒸馏模型蒸馏是指将高性能大模型习得的复杂推理模式迁移至更轻量化模型的技术。

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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

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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作业帮服务观测之基础观测能力

无论是经典软件，还是传统的机器学习模式，都无法完全解决这些挑战。例如，如何引导模型输出并防止误导性内容？如何构建用户体验，帮助用户理解、信任并有效使用 AI 应用？如何在多代理系统中管理代理交互？...然而，提示的措辞以及你提供的上下文可以极大地改变模型的行为，而且没有编译器来捕获错误或标准库技术。创建可靠且总能产生预期行为的提示变得非常困难，特别是当任务变得更加复杂时。...不过，你可以将少样本提示视为一个个性化工具，引导模型满足你的特定需求。你可以：引导模型向你期望的输出格式、语气或复杂度靠拢。在不进行微调的情况下，使模型适应你的新场景或专业任务。...角色提示可以引导模型输出风格（例如，“充当 JSON 格式化器”）、语气（例如，“假设你是作为一个愤怒的海盗来回应这个问题”）和 / 或内容边界（例如，“你是一位法律助理”）。...虽然你可以在定制系统中实现自定义排队和批处理逻辑，但生产就绪的工具，如 vLLM、NVIDIA Triton 推理服务器和 AWS Bedrock，为大多数用例提供了强大的、现成的解决方案。

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超越 GoF：现代 AI 系统实用设计模式

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Agent当道、模型封装一切：AI 时代的产研人如何不被“优化”？

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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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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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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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大模型训练全解析：预训练、微调、强化学习，一步到位！

因此，当模型被问及一个未知人物时，它不会自然地回答“我不知道”，因为在训练过程中，这种模式并未被充分强化。...微调效果：通过微调，模型被显式训练以处理低置信度的输出，并用预定义的回应（如“我不知道”）来应对。例如，当询问ChatGPT-4o一个无意义的问题时，它会正确回应：“我不确定那是谁。...等问题时，LLM 会根据其训练数据生成一个统计上最可能的回应，除非被显式编程以提供准确答案。LLM 并不具备真正的自我意识，它们的回应完全依赖于训练过程中学到的模式。...通过RL，DeepSeek-R1展示了如何在不依赖显式标签的情况下，通过自我探索和优化实现卓越的性能。这一方法为LLM的训练提供了新的思路和可能性。 1....论文中的关键图表显示，随着训练的进行，模型的思考深度增加，生成了更长（更多token）、更详细且更优的响应。在没有显式编程的情况下，模型开始重新审视过去的推理步骤，从而显著提高了准确性。

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论文解读：单个标点符号如何欺骗LLM，攻破AI评判系统

这个研究识别出一类名为"万能钥匙"（master keys）的对抗性模式。当这些模式被用作模型响应r时，能够意外地诱导各种LLM评判器产生正面判决，尽管这些模式在语义层面对于解决具体任务毫无意义。...研究发现，这些对抗性模式主要分为两个类别：第一类是非词汇符号，包括各种标点符号如句号"."...当面对"Thought process:"这一推理引导语时，LLaMA3–70B-Instruct和Qwen2.5–72B-Instruct等先进开源模型在所有基准测试中均产生了60%至90%的极高误报率...例如，General Verifier模型在MATH数据集上面对简单空格攻击时显示出66.8%的警示性高误报率。...上图显示了各LLM评判器的解析成功率以及与GPT-4o判决结果的一致性水平。

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从 AI 大模型架构演进看框架思维的形成及应用

GPT-1 采用无监督预训练和有监督微调的方式，在自然语言生成任务上初露锋芒，但面对复杂语义理解和长文本生成时仍显不足。...为解决上述问题，GPT-3 引入了提示学习，通过精心设计的提示词引导模型生成符合预期的内容，极大提升了模型的应用灵活性和生成质量。...基于此，GPT-2 通过扩大模型和数据规模、减少有监督微调来学习通用语言知识；GPT-3 引入提示学习，从输入层面引导模型生成，有效解决了这些问题。...同样，在处理长文本计算资源消耗问题时，将其抽象为如何在保证性能的前提下降低计算复杂度，进而催生出稀疏注意力机制等解决方案。同类问题的归纳与通用方案的探索随着研究推进，不同场景下的类似问题逐渐显现。...如何在日常工作中建立思维框架和业务框架思维框架的建立问题分类与归纳：日常工作中，学会对问题按领域（如销售、技术、管理）或性质（如流程、人员、资源）分类，找出共性规律。

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250多篇论文，上海AI Lab综述推理大模型高效思考

推理低效的常见模式尽管长 CoT 有效，但 LRMs 常常表现出以下低效模式：冗余内容：模型输出中充斥大量重复、冗余的文本（如反复复述问题），这些内容对最终答案帮助不大，却增加了计算成本。...如何在保证跨领域鲁棒性的同时实现效率，是一个复杂挑战。推理时如何更高效？...通过微调学习高效推理监督微调（SFT）是让模型学习遵循特定指令的常用方法。...潜空间微调（Latent-Space SFT）核心思想：用连续的隐藏状态（latent space）表示推理步骤，替代显式的 token 生成。如何用强化学习塑造高效推理？...强化学习（Reinforcement Learning，RL）已被证明能有效引导 LLM 发展深度推理能力（如 DeepSeek-R1）。

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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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每周AI论文速递（241202-241206）

此外，这些模型常针对不同设置下的专家演示进行微调，导致分布偏差，限制了其对多样化操作目标（如效率、安全性和任务完成度）的适应性。为此，我们提出 GRAPE: 通过偏好对齐泛化机器人策略。...然而，传统 ICL 范式在面对复杂数学推理任务时显示出局限性，主要原因在于其对示例质量的严重依赖以及在挑战性场景中需要人为干预。...然而，我们观察到，流行的视觉编码器如 CLIP 和 SigLIP 生成的视觉 Token 存在显著冗余。...我们对 Florence-VL 视觉特征的定量分析和可视化显示，在视觉-语言对齐方面，它优于流行的视觉编码器，其中丰富的深度和广度发挥了重要作用。...为解决先前工作局限，我们在模型中集成显式规划和推理，增强其自主导航和与复杂数字环境交互的能力。

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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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船新 IDEA 2022.3 正式发布，新特性真香！

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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后训练时代如何延续Scaling Law？这是你该读的LLM后训练综述

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作业帮服务观测之基础观测能力

超越 GoF：现代 AI 系统实用设计模式

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鸿蒙NEXT版仿微信聊天App的底部页签栏

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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

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