最近的研究表明,深层生成扩散模型中的脱氧过程暗中学习并记住了数据分布中的语义信息。这些发现表明,捕获更复杂的数据分布需要更大的神经网络,从而导致计算需求大幅增加,进而成为扩散模型的训练和推断的主要瓶颈。为此,我们介绍了GMEM:一种用于超高生成模型的模块化方法 ...
已经证明,经过思考链(COT)和循环 Transformer 可以通过递归增加计算步骤的数量来提高推理任务的绩效,并理论上提高表达性。但是,它们的比较能力仍然不太了解。在本文中,我们对它们各自的优势和局限性进行正式分析 ...
用于联合实体识别和关系提取的最先进模型强烈依赖于外部自然语言处理(nlp)工具,例如pos(词性),此类联合模型的性能取决于从这些 ...
多模式大语模型(MLLM)在一般视觉任务中表现出了令人印象深刻的表现。但是,最近的研究暴露了其空间推理能力的关键局限性。空间推理的这种缺乏显着限制了MLLM与物理世界有效互动的能力,从而限制了其更广泛的应用 ...
大型语言模型(LLMS)在各种自然语言处理任务中表现出了出色的表现。但是,如何全面,准确地评估其绩效成为要解决的紧迫问题。本文介绍了Gaokao Bench,这是一种直观的基准,该基准采用了中国Gaokao考试的问题作为测试样本,包括主观和客观问题。为了与人类检查方法保持一致,我们设计了一种基于零摄影设置的方法来评估LLM的性能 ...
检索增强的生成(RAG)系统依靠检索模型来识别相关的上下文和回答生成模型以利用这些上下文。 However, retrievers exhibit imperfect recall and precision, limiting downstream performance.我们介绍了RAG-RL,这是一种答案生成模型,不仅培训了为了产生答案,还可以识别并引用相关信息,从较大的检索到的上下文中,从 ...
近年来,很少有射击对象检测(FSOD)广泛引起人们的关注,并取得了重大进展,因为它可以使用非常有限的注释数据构建具有良好概括能力的模型。基于微调的范式目前正主导该领域,在该领域中,检测器最初是在具有足够样品的基类上进行预训练的,然后对具有很少样本的新颖的探测器进行了微调,但是新颖类的标记样品的稀缺性极大地干扰了它们的数据分布,从而妨碍了性能。为了解决这个问题,我们为FSOD提出了一个新框架,即基于 ...
视频生成模型可以视为世界模拟器,因为它们能够捕获现实世界中固有的动态,连续变化的能力。这些模型在视觉,时间,空间和因果关系上整合了高维信息,从而可以预测各种状态的受试者。自然而有价值的研究方向是探索高维空间中训练有素的视频生成模型是否可以有效地支持较低维度的任务,例如可控的图像生成 ...