海岸城网站建设,专业电商网站建设哪家好,小九自助建站,欧洲外贸服务器CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 Subjects: cs.CL
1.Baize: An Open-Source Chat Model with Parameter-Efficient Tuning on Self-Chat Data 标题#xff1a;Baize#xff1a;一种对自聊天数据进行参数高效调优的开源聊天模型
作者… CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 Subjects: cs.CL
1.Baize: An Open-Source Chat Model with Parameter-Efficient Tuning on Self-Chat Data 标题Baize一种对自聊天数据进行参数高效调优的开源聊天模型
作者Canwen Xu, Daya Guo, Nan Duan, Julian McAuley
文章链接https://arxiv.org/abs/2304.01196
项目代码https://t.co/yRCl9Z4v0z 摘要 ChatGPT 等聊天模型已显示出令人印象深刻的功能并已在众多领域迅速采用。然而这些模型只能通过受限的 API 访问这为该领域的新研究和进步创造了障碍。我们提出了一种管道可以通过利用 ChatGPT 与自己进行对话来自动生成高质量的多轮聊天语料库。随后我们采用参数有效调整来增强开源大型语言模型 LLaMA。由此产生的名为 Baize 的模型在带有护栏的多轮对话中展示了良好的性能可以最大限度地减少潜在风险。
Subjects: cs.CV
2.ReMoDiffuse: Retrieval-Augmented Motion Diffusion Model 标题ReMoDiffuse检索增强运动扩散模型
作者Mingyuan Zhang, Xinying Guo, Liang Pan, Zhongang Cai, Fangzhou
文章链接https://arxiv.org/abs/2304.01116
项目代码https://mingyuan-zhang.github.io/projects/ReMoDiffuse.html 摘要 3D 人体运动生成对于创意产业至关重要。最近的进展依赖于具有领域知识的生成模型来生成文本驱动的动作从而在捕捉常见动作方面取得了实质性进展。然而在更多样化的运动上的表现仍然不尽如人意。在这项工作中我们提出了 ReMoDiffuse这是一种基于扩散模型的运动生成框架它集成了检索机制以改进去噪过程。ReMoDiffuse 通过三个关键设计增强了文本驱动运动生成的普遍性和多样性1) 混合检索在语义和运动学相似性方面从数据库中找到适当的参考。2) Semantic-Modulated Transformer 有选择地吸收检索知识适应检索样本和目标运动序列之间的差异。3条件混合在推理过程中更好地利用检索数据库克服了无分类器指导中的尺度敏感性。大量实验表明ReMoDiffuse 通过平衡文本运动一致性和运动质量优于最先进的方法尤其是对于更多样化的运动生成。
3.Where are we in the search for an Artificial Visual Cortex for Embodied Intelligence? 标题我们在哪里寻找用于体现智能的人工视觉皮层
作者Arjun Majumdar, Karmesh Yadav, Sergio Arnaud, Yecheng Jason Ma, Claire Chen, Sneha Silwal, Aryan Jain.etc
文章链接https://arxiv.org/abs/2303.18240
项目代码https://eai-vc.github.io/ 摘要 我们对 Embodied AI 的预训练视觉表示 (PVR) 或视觉“基础模型”进行了最大、最全面的实证研究。首先我们策划了 CortexBench它由 17 项不同的任务组成涵盖运动、导航、灵巧和移动操作。接下来我们系统地评估现有的 PVR发现没有一个具有普遍优势。为了研究预训练数据规模和多样性的影响我们将来自 7 个不同来源超过 560 万张图像的超过 4,000 小时的以自我为中心的视频与 ImageNet 相结合使用掩码自动编码 (MAE) 在切片上训练不同大小的视觉转换器这个数据。与之前工作的推论相反我们发现扩展数据集的大小和多样性并不能普遍提高性能但平均而言。我们最大的模型名为 VC-1平均优于所有先前的 PVR但也没有普遍占据优势。最后我们证明了 VC-1 的任务或特定领域的适应性带来了实质性的收益VC-1适应性的比 CortexBench 中所有基准测试中最知名的结果具有竞争力或更优越的性能。这些模型需要 10,000 多个 GPU 小时来训练并且可以在我们的网站上找到以供研究社区使用。
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