我第一次听说 Shapley 值是在学习模型可解释性的时候。我知道了 SHAP，它是一个框架，可以更好地理解为什么机器学习模型会那样运行。...在这种情况中，Shapley 值用于计算每个单独的特征对模型输出的贡献。 如何计算 Shapley 值？大多数时候，你倾向于在文献中看到这个等式： ? 让我们把它分解一下。...我们现在已经定义了我们的玩家（A、B、C 和 D）以及他们参与的游戏（生产砖块）。让我们从计算生产的 X 砖中有多少可以归于 Don 开始，即计算 D 的 Shapley 值。...Shapley 值方程告诉我们，我们需要把它们加在一起。然而，在我们做这些之前，我们还需要调整每一个边际值，从等式的这一部分可以看出： ?...在这一点上，我希望你对 Shapley 的价值观有了更好的理解。很酷的是，我们不需要知道任何关于值函数 v 内部工作原理，只需要观察它为不同子集提供的值，我们可以从参与游戏的玩家中得到这些值。
论文在权值空间将SENet和CondConv进行了总结，提出统一的框架WeightNet，能够根据样本特征动态生成卷积核权值，并且能通过调节超参数来达到准确率和速度间的trade-offundefined...分组全连接操作的一个显著特性就是权值矩阵变成了稀疏的块对角矩阵(block diagonal matrix)，而全连接操作可认为是分组数为1的分组全连接操作。...Rethinking CondConv CondConv通过m维向量$\alpha$将$m$个卷积核进行加权合并得到最终的卷积核，由样本特征动态生成。...}\in \mathbb{R}^{C/r\times C}$，$W{fc2}\in \mathbb{R}^{C\times C/r}$，$r$为16，后续的卷积核权值生成则直接使用输入为$M\times...Conclusion 论文在权值空间将SENet和CondConv进行了总结，提出统一的框架WeightNet，能够根据样本特征动态生成卷积核权值，并且能通过调节超参数来达到准确率和速度间的trade-off
但它已经经过专门训练，可以从文本描述生成图像，使用的是文本-图像对的数据集，而不是像GPT-3这样非常广泛的数据集。它可以使用自然语言从文字说明中创建图像，就像GPT-3创建网站和故事一样。 ?...DALL-E与GPT-3非常相似，它也是一个transformer语言模型，接收文本和图像作为输入，以多种形式输出最终转换后的图像。它可以编辑图像中特定对象的属性，正如你在这里看到的。...例如，这里我们发送了“山上一只鹰的特写”，这就是结果。 ? 这里，我们把老鹰换成了狐狸，这就是生成的结果。 ?...幸运的是，由于它非常类似于GPT-3，所以我们可以向输入文本添加细节，并生成更接近于我们预期的结果，就像您在这里看到的不同风格的绘画一样。 ?...它还可以使用彼此不相关的物体生成图像，比如制作一个逼真的牛油果椅子，或者生成原始的、看不见的插图，比如一个新的表情符号。 ? ? 简而言之，他们将DALL-E描述为一个简单的解码器转换器。
虽然自监督方法在使用合成异常训练模型方面备受关注，但仍然面临着合成逼真和多样化的异常图像的挑战，特别是在生成复杂的结构异常和未知的异常类别方面。...为了在训练异常检测模型时将这些异常图像纳入考虑，遵循Draem中提出的方法，利用Perlin噪声生成器来捕捉各种异常形状，并将其二值化为异常掩模 $M$ 。...为了确保生成的异常区域位于前景中，使用了基于自适应阈值的前景分割二值化方法。图3a显示了在不同异常强度下由SDAS生成的图像，而图3b则比较了不同方法合成的局部异常区域的图像。...$s$ 值越大，生成图像与正常图像之间的分布差异越大，经过图像混合后获得的异常区域也就越明显。当 $s$ 非常小时，可以合成难以察觉的异常区域。...AFS自适应地从所有可用层中选择特征的子集进行异常检测，与传统方法（这些方法从部分层中选择所有特征）相比，具有以下优势： AFS减少了层内特征的冗余性，并减轻了预训练偏差，增强了特征的代表性和可区分性，
作者 | Asif Razzaq 编辑 | 代码医生团队 一组研究人员提出了一种新的生成对抗网络（GAN），该网络使用自然图像执行3D表示的无监督学习。...不像大多数GAN模式，这依赖于2D内核生成图像，需要从3D模型强大的3D理解，HoloGAN学习和切实展示这种表示任务，以创建图像模糊或伪影。
大模型不仅推动了深度学习技术的深入发展，更为生成式人工智能的崛起提供了有力支撑。从深度学习的崛起至生成式人工智能的飞跃，大模型扮演着不可或缺的角色，不断推动着机器学习技术的边界向前拓展。...图像识别与生成：大模型在图像识别领域取得了显著成果，如人脸识别、物体检测等。同时，基于大模型的生成式对抗网络（GAN）能够实现高质量的图像生成，为创意产业提供了有力支持。...4.大模型在生成式人工智能中的应用 大模型在生成式人工智能中的应用广泛且深入，主要体现在以下几个方面： 首先，大模型在文本生成领域发挥着关键作用。...大模型可以通过对图像和视频数据的理解和学习来生成视频帧。这可能需要使用专门的视频生成模型，如VideoGAN或MoCoGAN。 视频生成的具体实现将涉及图像序列的处理、深度学习模型的设计和训练。...同时，如何确保大模型生成的内容的准确性和可靠性也是一个需要解决的问题。 所以大模型在我们的生成式人工智能中应用广泛且具有重要价值。
从层级关系上看，大模型（LLM）提供了基础的语言理解和生成能力。在此基础上，检索增强生成（RAG）技术利用这种能力结合特定的知识库来生成更为准确和相关的输出。...这种关系体现了从基础技术到应用技术再到实际应用的逐级深入。 随着技术的快速进步，如何更高效地利用这些大模型（LLM）来解决具体问题？如何通过检索增强生成（RAG）技术提高信息的准确性和相关性？...DALL-E的图文交互生成，以及从互联网实时获取最新知识进行辅助分析和生成。...遗漏步骤”错误，作者提出了“先计划再求解（PS, Plan-and-Solve）”的提示策略。...在一个集成了大模型、RAG和智能体的智能客服系统中，大模型可用于理解用户的查询和生成自然语言回复，RAG技术可用于从企业的数据库和知识库中检索准确的信息以支持回复，而智能体则负责管理对话流程、处理事务性任务和执行复杂的用户请求
云从科技与上海交通大学联合研究团队的《 基于扩散模型的音频驱动说话人生成》成功入选会议论文，并于大会进行现场宣讲，获得多方高度关注。...受到最近扩散模型在高质量的图像以及视频生成方面已经取得了快速进展的启发，因此研究者们基于扩散模型重新构造音频驱动面部重演的新框架，本方法来优化说话人脸视频的生成质量和真实度。...，然后借鉴之前 DFA-nerf 的工作采用全连接的自编码器从表情参数解耦得到唇部运动和眨眼动作信息。...基于去噪扩散模型的说话人生成模块中，研究者生成的个性化人脸属性序列与同步的音频嵌入相连接作为扩散模型的输入条件。...结论 针对基于音频驱动的高保真度说话人视频生成这个任务，云从 - 上交的联合研究团队提出了，基于扩散框架的音频驱动说话人视频生成方法，只需要一帧或几帧身份图像以及输入语音音频，即合成一个高保真度的人脸视频
图像识别与生成：大模型在图像识别领域取得了显著成果，如人脸识别、物体检测等。同时，基于大模型的生成式对抗网络（GAN）能够实现高质量的图像生成，为创意产业提供了有力支持。...4.大模型在生成式人工智能中的应用 大模型在生成式人工智能中的应用广泛且深入，主要体现在以下几个方面： 首先，大模型在文本生成领域发挥着关键作用。...在Tacotron模型中，条件输入通常是文本对应的特征编码；在WaveNet模型中，可以是梅尔频谱图等。 视频生成 视频生成是一个更为复杂的任务，通常涉及对图像序列的建模和生成。...大模型可以通过对图像和视频数据的理解和学习来生成视频帧。这可能需要使用专门的视频生成模型，如VideoGAN或MoCoGAN。 视频生成的具体实现将涉及图像序列的处理、深度学习模型的设计和训练。...同时，如何确保大模型生成的内容的准确性和可靠性也是一个需要解决的问题。 所以大模型在我们的生成式人工智能中应用广泛且具有重要价值。
来自中山大学的研究者们从粒子随机演化的角度重新看待基于能量的经典生成式模型——FRAME模型中样本的生成过程，他们利用Jordan-Kinderlehrer-Otto（JKO）离散流代替KL离散流，改进了采样粒子的演变以及参数估计的迭代方式...为了解决这样的问题，往往需要跳出传统的理论框架，来自中山大学的研究者们便从粒子随机演化的角度重新看待基于能量的经典产生式模型——FRAME 模型中样本的生成过程，论文如下。...P_θ 从覆盖所有支撑集的高斯分布作为起始，这时模型的熵值最大，随即 P_θ 需要逐渐演化为并不存在的目标分布 P_r，这个过程中熵是会随着能量耗散而减少的。...然而为了能完美地描述 P_r，熵值需要最大化以至于能包含所有 P_r 的可能性，所以实际上模型的能量耗散是一个 min-max 函数。...为此我们还着重介绍了一篇改善该系列模型样本生成质量的文章，该文章的创新之处主要分为两点。首先作者从粒子演化的角度重新解读了之前 FRAME 模型研究历程中一直被忽略的模型易坍塌，样本生成质量差等问题。
大量的企业内部在探索结合需求生成完整代码、代码审查等场景，也引入生成式 AI，来提升开发效率。...这些助手能够回答关于代码库的问题、 提供文档、搜索代码、识别错误源头、减少代码重复等， 从而提高开发效率、降低错误率，并减轻开发者的工作负担。...在这个场景下，取决于我们预期的生成质量，通常会由一大一微或一中一微两个模型组成，更大的模型在生成的质量上结果更好。...随后，应该进一步探索适合于内部的模型，以适合于组织内部的效果。 模型选择 现有的开源模型里采用 LLaMA 架构相对比较多，并且由于其模型的质量比较高，其生态也相对比较完善。...而从结果来看，如何保持高质量的数据是最大的挑战。
目前的成果是 Sora，OpenAI 最新发布的从文本生成视频模型。Sora 能够生成长达一分钟的视频，同时保持视觉品质和对用户提示的遵循。...安全 在将 Sora 应用于 OpenAI 产品之前，OpenAI 将采取几个重要的安全措施。OpenAI 正在与红队人员（错误信息、仇恨内容和偏见等领域的专家）合作，他们将对模型进行对抗性测试。...这就是为什么 OpenAI 相信，从现实世界的使用中学习，是随着时间的推移创建和发布越来越安全的人工智能系统的重要组成部分。...因此，该模型能够在生成的视频中更忠实地遵循用户的文字说明。该模型不仅能根据文字说明生成视频，还能根据现有的静止图像生成视频，并能准确、细致地对图像内容进行动画处理。...三、总结 OpenAI 发布其首个 AI 视频生成模型 Sora：这是一个能够根据文本指令生成逼真而富有想象力的视频的模型，它使用了扩散模型和 Transformer 架构，能够生成长达一分钟的超长视频
最后，研究团队还解释了，大模型内部编码和外部行为之间存在的差异： 它们可能在内部编码了正确答案，却持续生成错误答案。 幻觉，如何定义？ 事实错误、偏见，以及推理失误，这些统称为「幻觉」。...近期另有一些研究表明，LLM内部状态其实「知道」那些输出可能是错误的，而且这种「知识」被编码在模型内部状态中。 这一发现可以帮助提高错误检测的性能，并进一步缓解这些问题。...更好的错误检测 给定一个大模型M，输入提示p、模型生成的响应ŷ，任务预测ŷ是正确还是错误的。 假设可以访问LLM内部状态（即白盒设置），但不能访问任何外部资源（如搜索引擎或其他LLM）。...这是通过系统地探测模型的所有层来完成的，从最后一个问题token开始，一直到最终生成的token。...为此，他们使用了探测器（5个经过错误检测训练），从针对同一问题生成的30个响应中，选择一个答案。 然后，根据所选答案来衡量模型的准确性。
读者可通过如下代码来生成该分布图（需要导入matplotlib库的一些函数，通过pip来安装matplotlib）, ? 这些点将会是我们用来训练模型的数据集。...通过平均方差，我们得到了算法每次迭代中生成的预估值与真实值间距离的平均“错误”。...通过调用Variable方法定义一个变量，该变量会保存在TensorFlow内部图数据结构中。稍后我们会详细分析方法中的参数，我认为现在我们还是继续实现模型比较重要。...此时，读者可能已经知道拟合这些点最好的直线是有最小差值的那一条。因此，如果我们最小化error function，我们将会从数据中得到最好的模型。...每个点上函数的高度是这条线的错误值。该平面上，一些线包含的错误值要比其它的小。
从直觉上看，语言模型上在训练中肯定是见过正确答案的，只不过在推理过程中丢失了事实信息。...研究结果表明，语言模型内部表征中确实存在事实信息，不过有时在生成时选择了错误事实。...识别网络内部表征的一个常用工具是探测（probe），即在网络激活上训练一个分类器作为探测器以区分特定类型的输入或输出。 在事实性检测上，探测器主要检查可以区分真、假答案的注意力头输出值。...有监督微调（SFT） SFT是RLHF的第一阶段，研究人员用问题作为提示，用交叉熵损失促使模型生成真实的答案，并惩罚错误的答案。...研究人员首先寻找控制干预强度的超参数最佳值，最后确定K=48和α=15 从结果来看，少样本提示与ITI的结合取得了最佳结果。
相比国际象棋来说，奥赛罗的规则简单得多；同时棋类游戏的搜索空间足够大，模型无法通过记忆完成序列生成，所以很适合测试模型的世界表征学习能力。...模型也没有被明确训练以追求策略提升、赢得对局等，只是在生成合法奥赛罗移动操作时准确率比较高。...在合成数据集上训练的Othello-GPT错误率为0.01%，在锦标赛数据集上的错误率为5.17%，相比之下，未经训练的Othello-GPT的错误率为93.29%，也就是说这两个数据集都一定程度上让模型学会了游戏规则...干预操作包括将某个位置的棋子从白色变成黑色等，一个小的修改就会导致模型结果发现内部表征能够可靠地完成预测，即内部表征与模型预测之间存在因果影响。...合成版Othello-GPT在合法操作位置中显示出了更高的显著性值，非法操作的显著性值明显更低，稍微有点经验的棋手都能看出模型的意图； 锦标赛版的显著图更复杂，虽然合法操作位置的显著性值比较高，但其他位置也显示出较高的显著性
从错误中学习是通过减少负面评价来实现的,比如错误、损失、惩罚、分歧或距离。这种从正确/错误中学习的区别并不新鲜,也可以用奖励/基于错误的学习来表达。...在概念层面上,本文的主要贡献在于表明珀尔的方法是从正确中学习,而杰弗里的方法是从错误中学习。...引用弗里斯顿的话[10]: “贝叶斯大脑假说使用贝叶斯概率理论将感知表述为基于内部或生成模型的建设性过程。[.。。]根据这种观点,大脑是一台推理机器,它主动预测和解释自己的感觉。...这一假设的核心是一个可以产生预测的概率模型,根据该模型对感官样本进行测试,以更新对其原因的信念。我们将此转化为上面的设置:头脑的内部状态可能(部分地)由 X 上的分布 σ 来表示,如前一段所用。...通道 c 是生成模型的一部分,生成预测 c 》σ,作为外部世界 Y 上的分布。面对(不匹配的)感官信息(关于 Y),大脑更新其内部状态 σ(关于 X)。这就是在预测模型中学习是如何发生的。
1.测试基础 1.1常见的软件测试模型有哪几种 V模型，W模型，H模型，X模型 1.2简述软件测试V模型的流程 需求分析——概要设计——详细设计——编码——单元测试——集成测试——系统测试——验收测试...黑盒测试：数据驱动测试，把测试对象当成看不见内部的黑盒子，不考虑程序内部结构，注重测试软件的功能需求，只关心软件的输入和输出数据。 区别：前者关注程序内部，后者不关注程序内部。...3.3边界值测试法的理论依据是什么 大量的错误是发生在输入或输出范围的边界上，而不是在输入范围的内部。 3.4根据边界值方法设计测试用例 ?...请求报文：没有cookie信息的状态； 响应报文：服务器端生成cookie信息； 请求报文：自动发送保存着的cookie信息。...5.3POST和GET请求的区别 get请求从服务器获取数据，Post请求是向服务器发送数据； Get请求把获取的数据连接在url后面，整个过程是用户可见的，是不安全的。
为了解决上述问题，检索增强生成（RAG）是一种常用的框架，它在LLM的提示中提供相关检索内容，获得相关信息的参考文档或数据库，并可以显著提高模型的准确性。...但当语言模型内部知识与通过RAG提供的信息之间的不一致时，或者当网络结果不断变化，并且可能包含过时、错误或有害的信息时，这个问题就变得更加复杂了。...然而，当参考文档逐渐被错误的值修改时，如果模型自身在该主题上的预训练知识较弱，LLM重复错误信息的可能性就更高。 当预训练知识更强时，模型更能抵抗错误的参考信息。...根据参考文档中信息的错误程度，大语言模型（LLM）会通过检索增强生成（RAG）引用或从其知识库中输出错误答案。...相反，当提示不那么严格，模型有更多的自由度来衡量其先前知识与参考信息时，遵循参考信息的可能性就会降低。 大语言模型（LLM）访问检索增强生成（RAG）数据的方式会影响从参考中提取信息的准确性。
这些领域对CNN等深度学习模型有着强烈的现实需求, 但受限于模型安全性与可解释性问题, 目前仍无法大规模使用. 模型在实际中可能犯一些常识性错误, 且无法提供错误原因, 导致人们难以信任其决策....深度学习可解释性的研究内容非常丰富, 本文从可解释性研究的模型对象出发, 根据待解释的目标模型是否已经完成训练, 将深度学习可解释性研究划分为两部分: 事后解释和自解释模型, 如图2所示[21]....针对这种模型的解释, 需要在不修改模型自身结构及参数的情况下完成, 结合预训练模型的输入、中间层参数和输出等信息, 实现对模型内部表征及决策结果的解释....从数学角度看, 热力图实际上是一组与输入变量对应的重要性值 (或相关性值)的集合, 集合中的每个元素值表示其对应的输入变量与输出结果之间的相关性. 1) CNN表征可视化 表征可视化过程与CNN预测过程相互依赖...GAN是一种生成式神经网络, 由生成器和判别器两部分构成, 二者之间通过对抗学习的方式互相提升性能[37]. 从结构上看, GAN的生成器一般使用反卷积结构, 判别器可视为一个CNN结构.
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