Xiang Bai--[TIP2014]A Unified Framework for Multi-Oriented Text Detection and Recognition 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 论文下载 白翔主页, 刘文予 方法概括 方法简述 这篇文章是作者CVPR2012(参考文献1,专门做检测,可以看看我之前的这篇博客)的方法的扩展,本文做的是端到端的问题(检测+识别). 采用的框架是…

Zhuoyao Zhong--[aixiv2016]DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 Zhuoyao Zhong, z.zhuoyao@mail.scut.sdu.cnLianwen Jin, lianwen.jin@gm…

CNN-RNN: A Unified Framework for Multi-label Image Classification Updated on 2018-08-07 22:30:41 Paper: https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Wang_CNN-RNN_A_Unified_CVPR_2016_paper.pdf 本文提出了一种 model 多标签之间关系的一种模型,即:CNN-LSTM…

[转]https://blog.csdn.net/guozhaohui628/article/details/84793028 很久没用原生连接池,最近想写个小功能,结果发现很多地方不太懂,然后网上搜了半天的 c3p0 相关内容,全不符合我想要的.相同内容太多 而且没什么,所以我自己来总结下吧. 01 总结全文从以下来总结 连接池的作用,为什么要使用连接池书写自己的连接池,用于理解框架 c3p0 等连接池连接池框架 c3p0 使用连接池框架 c3p0 和 DBUtils 的配合使用配合事务的使用…

笔者按: 在第5次AI TIME PhD Debate上,笔者邀请了部分国内外语义解析领域的杰出华人学者共话语义解析的过去,现状和未来.本博客为笔者根据视频讨论总结的干货整理.对原视频感兴趣的同学可以直接观看原视频: 传送门.语义解析是个新兴热门的领域,也欢迎读者在本博客下留言分享自己的感悟或问题,笔者会尽可能解答大家的问题. 一直以来是,语义解析(Semantic Parsing) 都是自然语言处理领域一个非常基础且重要的研究问题.通俗来讲,语义解析旨在让计算机学会理解自然语言,并将其翻译成机…

LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术,主要用于处理大模型微调的问题.目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销. LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵).因为不需要为大多数模型权重计算梯度,所以大大减少了需要训练参数的数量并且降低了 GPU 的内存要求.研究人员发现,通…

动机 基于 Transformers 架构的大型语言模型 (LLM),如 GPT.T5 和 BERT,已经在各种自然语言处理 (NLP) 任务中取得了最先进的结果.此外,还开始涉足其他领域,例如计算机视觉 (CV) (VIT.Stable Diffusion.LayoutLM) 和音频 (Whisper.XLS-R).传统的范式是对通用网络规模数据进行大规模预训练,然后对下游任务进行微调.与使用开箱即用的预训练 LLM (例如,零样本推理) 相比,在下游数据集上微调这些预训练 LLM 会带来巨大…

我们很高兴正式发布 trl 与 peft 的集成,使任何人都可以更轻松地使用强化学习进行大型语言模型 (LLM) 微调!在这篇文章中,我们解释了为什么这是现有微调方法的有竞争力的替代方案. 请注意, peft 是一种通用工具,可以应用于许多 ML 用例,但它对 RLHF 特别有趣,因为这种方法特别需要内存! 如果你想直接深入研究代码,请直接在 TRL 的文档页面 直接查看示例脚本. 介绍 LLMs & RLHF LLM 结合 RLHF (人类反馈强化学习) 似乎是构建非常强大的 AI 系统 (例…

LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf 代码地址:https://github.com/microsoft/LoRA 摘要 自然语言处理的一个重要范式包括在一般领域数据上进行大规模的预训练 ,并适应特定的任务或领域.随着我们对更大的模型进行预训练,重新训练所有模型参数的完全微调变得不太可行.以GPT-3 175B为例--部署独立的微调模型实例,每个都有…

上一章我们介绍了不同的指令微调方案, 这一章我们介绍如何降低指令数据集的人工标注成本!这样每个人都可以构建自己的专属指令集, 哈哈当然我也在造数据集进行时~ 介绍两种方案SELF Instruct和Automatic Prompt Engineer,前者是基于多样的种子指令,利用大模型的上下文和指令理解能力,以及生成的多样性来Bootstrap生成更多样的指令样本,后者是prompt逆向工程,基于输入和输出,使用LLM来生成和挑选最优的prompt指令. 于是我把这两个方法强行组了CP,用APE…