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计算机网络技术毕业设计选题宁波seo外包优化

news 2025/10/20 21:53:05

计算机网络技术毕业设计选题,宁波seo外包优化,西地那非我吃了5年,wordpress 提问近期#xff0c;阿里云人工智能平台 PAI 的多篇论文在 EMNLP2024 上入选。论文成果是阿里云与华南理工大学金连文教授团队、复旦大学王鹏教授团队共同研发。EMNLP 是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议#xff0c;聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究#…近期阿里云人工智能平台 PAI 的多篇论文在 EMNLP2024 上入选。论文成果是阿里云与华南理工大学金连文教授团队、复旦大学王鹏教授团队共同研发。EMNLP 是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究尤其重视自然语言处理的实证研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新在学术和工业界都有巨大的影响力。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在自然语言处理和多模态算法能力方面研究获得了学术界认可。论文简述面向长文本的文视频表征学习与检索模型 VideoCLIP-XL CLIP 模型在视觉-语言预训练领域已经取得了重要进展。然而原始 CLIP 模型的一个显著局限性是处理长文本描述的能力受限。原始 CLIP 模型的训练过程中对简短的摘要性文本的强调迫使文本/视觉编码器主要关注文本/视觉输入中的主要特征常常忽视一些较小但潜在关键的细节。为了解决这些限制该工作提出了一个名为 VideoCLIP-XL 的视频 CLIP 模型旨在提升对视频的长文本描述的理解能力。其首先构建了一个大规模的视频-长描述配对数据集 VILD并在预训练阶段提出了一种文本相似度引导的主成分匹配方法TPCM来优化高维特征空间的学习。此外该工作提出能够理解长描述的视频 CLIP 模型应当体现两个特征给定一个视频及其相关描述CLIP 类模型应该对1具有更丰富和更精确细节的描述以及2在相同细节水平下更准确即幻觉更少的描述赋予更高的分数。为此其提出两个新的预训练任务细节描述排序DDR和幻觉描述排序HDR。此外该工作也建立了一个新的视频长描述排序基准测评集LVDR来更全面地评估视频 CLIP 模型的性能。基于多任务课程规划的大语言模型蒸馏算法大语言模型在回答开放领域通用任务的指令上取得了很大地进步。指令微调是微调预训练模型使其从文本补全模型成为强大的对话模型的关键。尽管已有研究探索了使用强大的黑盒教师模型如GPT-4 Qwen-max来自动蒸馏和标注指令的方法但这些研究往往忽视了微调训练集中任务的多样性分布以及训练集中指令难度的差异这可能导致学生 LLMs 知识能力的不平衡和解决复杂任务的能力的不足。为了解决这些挑战这篇文章介绍了一个名为 TAPIR 的知识蒸馏框架它通过多任务课程规划来蒸馏黑盒大语言模型的指令回答能力在蒸馏和多轮迭代过程中使用教师 LLM 做为裁判找出对于学生 LLM 来说难以回答的指令进行难度重采样。并调整多任务配比进行训练集中的任务多样性分布的重采样并根据相应多任务特点自动优化教师模型的回答风格。该工作创新性地用显式的任务标签配比代替隐式的句向量多样性。在任务重采样的过程中大大增加数学推理代码类任务的数据比例。首次提出了模型拟合难度 (MFD) 指标来表示数据难度大小并在多轮迭代优化的过程中提升困难数据占比。提升模型从弱到强的泛化速度。在 AlpacaEval 排行榜上我们微调后的 LLaMA2-7B 底座获得了7.8的相对分数超过了参数量、数据量都远大于我们的知名开源模型模型LLaMA2-Chat-13BVicuna 13B。我们持续优化了 Qwen 系列模型的指令回答能力优化 Qwen1.5系列模型在 AlpacaEval 榜单上提升3-8个百分点。产品化服务上述科研成果也在人工智能平台PAI的各个模块进行了深度的集成和整合持续为PAI客户提供AI模型训练和推理相关服务。其中VideoCLIP-XL作为文视频质量评估模块与EasyAnimate视频生成解决方案无缝融合支持用户轻松实现文视频语义一致性计算和数据过滤从而训练AIGC视频生成大模型。在智码实验室我们也上架了“VideoCLIP-XL面向超长文本的文视频跨模态特征抽取”的notebook。用于数据增强和改写的蒸馏模型也已经上架PAI平台为用户提供简单易用的大模型蒸馏解决方案。基于Qwen2的开源模型PAI也在开源了DistilQwen2蒸馏小模型系列进一步提升了模型的指令跟随能力在HuggingFace和ModelScope开源社区开放下载。此外PAI-QuickStart集成了超过50个热门大语言模型及其多种训练和推理方式使客户更加简单地微调和部署大语言模型。在未来我们也将在PAI平台上持续提供业界领先的算法和模型能力给广大客户。资源链接文-视频多模态 EasyAnimate开源项目GitHub - aigc-apps/EasyAnimate: An End-to-End Solution for High-Resolution and Long Video Generation Based on Transformer Diffusion VideoCLIP-XLhttps://huggingface.co/alibaba-pai/VideoCLIP-XL VideoCLIP-XL-v2https://huggingface.co/alibaba-pai/VideoCLIP-XL-v2 LVDR数据集https://huggingface.co/alibaba-pai/LVDR VILD数据集https://huggingface.co/alibaba-pai/VILD VideoCLIP-XL面向超长文本的文视频跨模态特征抽取智码实验室大模型蒸馏大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案_人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心 DistilQwen2蒸馏小模型系列 alibaba-pai/DistilQwen2-7B-Instruct https://huggingface.co/alibaba-pai/DistilQwen2-7B-Instruct https://modelscope.cn/models/PAI/DistilQwen2-7B-Instruct alibaba-pai/DistilQwen2-1.5B-Instruct https://huggingface.co/alibaba-pai/DistilQwen2-1.5B-Instruct https://modelscope.cn/models/PAI/DistilQwen2-1.5B-Instruct 论文汇总论文名字VideoCLIP-XL: Advancing Long Description Understanding for Video CLIP Models 论文作者汪嘉鹏、汪诚愚、黄坤哲、黄俊、金连文论文pdf链接https://arxiv.org/abs/2410.00741 论文名字Distilling Instruction-following Abilities of Large Language Models with Task-aware Curriculum Planning 论文作者岳元浩、汪诚愚、黄俊、王鹏论文pdf链接https://arxiv.org/abs/2405.13448 阿里云人工智能平台 PAI 长期招聘研究实习生。团队专注于深度学习算法研究与应用重点聚焦大语言模型和多模态 AIGC 大模型的应用算法研究和应用。简历投递和咨询chengyu.wcyalibaba-inc.com。
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