...| 彻底摒弃人工标注,AutoAlign方法基于大模型让知识图谱对齐全...
然而,由于不同机构或方法构建的知识图谱存在表示方式、覆盖范围等方面的差异,如何有效地将不同的知识图谱进行融合,以获得更加全面、丰富的知识体系,成为提高知识图谱覆盖度和准确率的重要问题,这就是知识图谱对齐(KnowledgeGraphAlignment)任务所要解决的核心挑战。传统的知识图谱对齐方法必须依赖人工标注来对齐一些实体...
76页综述+300余篇参考文献,天大团队全面介绍大语言模型对齐技术
当然,强调大语言模型对齐对AI对齐的重要性并不意味着我们可以在AI对齐的背景之外进行大语言模型对齐研究。对AI对齐的广泛深入的研究必定能促进大语言模型的对齐。从大语言模型潜在风险论证大语言模型对齐必要性大语言模型是一种变革性AI技术,它将重塑社会和科学技术发展,但同时也存在多种可见及预见的...
北大对齐小组:大模型价值对齐的方法、目标和开放问题
扫码参与大模型安全与对齐读书会,加入群聊,获取系列读书会回看权限,成为大模型安全与对齐读书会社区的种子用户,与社区的一线科研工作者与企业实践者沟通交流,共同推动大模型安全与对齐读书会社区的发展。报名成为主讲人读书会成员均可以在读书会期间申请成为主讲人。主讲人作为读书会成员,均遵循内容共创共享机制,可以...
ACL 2024 | MODPO:大语言模型的多目标对齐
其中代表一个偏好向量;不同的偏好向量会训练出不同的语言模型,从而实现对齐目标的定制化。为了优化公式(3),最常见的做法使用多目标强化学习(MORLHF)[3,4],但是它继承了强化学习的不稳定性以及流程的复杂性;与此同时DPO虽然解决了强化学习的缺点,但是DPO通常只能完成单目标的偏好奖励的最大化,如何将DPO拓展...
大语言模型自进化技术综述:概念框架,进化方向,经验获取,经验更新...
其中fY是模型实现演化目标的策略。然后,我们根据解决方案的正确性将这些方法分类为积极和消极的。积极的方法引入了各种方法来获得正确和理想的解决方案。相反,消极的方法引起并收集不理想的解决方案,包括不忠实或与模型行为不一致的解决方案,然后用于偏好对齐。我们在以下部分详细说明每种类型的详细信息。
Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】
该模型能生成包含多个执行特定动作的角色以及复杂背景的详细场景(www.e993.com)2024年9月21日。研究人员将Sora的熟练程度归因于不仅处理用户生成的文本提示,而且还能辨别场景内元素之间复杂的相互作用。Sora最引人注目的方面之一是其生成长达一分钟的视频的能力,同时保持高视觉质量和引人入胜的视觉连贯性。与只能生成短视频片段的早期模型不同,...
??浅析多模态大模型的前世今生
因为CLIP在两个encoder后只进行了简单的内积作为模态的交互,对于复杂点的任务就不那么work了,一个顺其自然的发展就是去增强不同模态的交互/融合,也就是可以用一个神经网络来替换内积。ALBEF:先对齐后融合文章的主要贡献有两个:ALBEF解决了多模态领域中图像和文本对齐、交互的问题。在ALBEF之前,多...
ACM MM 2021 | HANet:基于层次化对齐网络的视频-文本跨模态检索
其中,全局对齐聚焦在视频和句子,局部对齐聚焦在视频片段和短语,而个体对齐则只关注于视频帧与词。这样的好处是可以利用到视频和文本中的多粒度信息,从而提升检索的性能。为了实现多粒度对齐,就需要提取不同的特征表示作为嵌入向量。因此,我们进而提出了多语义的特征表示,得到了事件、实体和行为三个不同级别。其中,事件...
ACM MM 2021 | VSAL:局部视频拷贝检测中的视频对齐和相似度学习
本文从将PVCD任务划分为空间、时间相似度和对齐片段来分别得到,在学习过程中联合建模,采用自监督的数据构造方式,得到了目前最好的效果。但是PVCD任务仍然没有被完全解决,难点在更细粒度的视频时间上的剪辑的场景,还有在时长较长的视频下的效率问题。参考文献...
非常见问题:SAR ADC的隔离
需要降低开关噪声效应导致的瞬变,因此,设计中必须插入缓冲器和滤波器。除了额外的滤波器之外,反激拓扑的另一个缺点是磁性材料的利用率低,而所需的电感较高,因此变压器较大。此外,反激式转换器的热环路也很大,不易管理。有关热环路的背景信息,请参阅应用笔记AN139[1]。