CMU生成式人工智能大模型:从入门到放弃(九)

引言
在前面的系列博客中,我们深入探讨了生成式对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)等生成式模型。今天,我们将探索扩散模型(Diffusion Models)的进一步应用,并讨论在上下文学习(In-context Learning)中的一些关键概念。
扩散模型(Diffusion Models)
扩散模型是一种强大的生成式模型,通过逐步添加和去除噪声来生成数据。这些模型在图像和音频生成方面展现出了卓越的性能。
扩散模型的训练
扩散模型的训练涉及到学习一个逆向过程,该过程能够从噪声中恢复出原始数据。这个过程通常涉及到一个前向过程,将数据逐步转换为噪声,以及一个逆向过程,将噪声逐步转换回数据。
扩散模型的关键特性
- 高斯噪声:扩散模型使用高斯噪声来逐步转换数据,这使得前向过程可以精确逆转。
- 变分下界(Variational Lower Bound):扩散模型使用变分下界作为目标函数,这允许模型在无法直接计算梯度的情况下进行训练。
- 重参数化技巧(Reparameterization Trick):这一技巧允许模型通过随机采样来优化潜在表示,类似于VAEs中的技术。
扩散模型的应用
扩散模型已经被应用于多种任务,包括图像生成、音频生成和文本生成。它们能够生成高质量的数据,这些数据在视觉上或统计上与训练数据相似。
零样本学习(Zero-shot Learning)
零样本学习是一种在没有直接训练数据的情况下进行学习的方法。这种方法通常涉及到利用模型在训练期间学到的知识来对新类别进行预测。
零样本学习的关键概念
- 类别描述:在零样本学习中,类别的描述或属性被用来帮助模型识别在训练期间未见过的类别。
- 迁移学习:零样本学习可以看作是一种迁移学习的形式,其中模型将学到的知识从一个领域迁移到另一个领域。
零样本学习的应用
零样本学习在多类别设置中特别有用,其中某些类别的训练样本很少或根本没有。这种方法在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)中都有应用。
上下文学习(In-context Learning)
上下文学习是一种利用模型在训练期间学到的知识来对新输入进行预测的方法。这种方法不涉及对模型权重的直接更新,而是通过在模型的输入中提供额外的上下文信息来实现的。
上下文学习的关键概念
- 提示(Prompting):在上下文学习中,提示是提供给模型的额外输入,旨在引导模型生成特定的输出。
- 链式思考(Chain-of-Thought Prompting):这种方法涉及到提供一系列推理步骤作为提示,以帮助模型生成正确的答案。
上下文学习的应用
上下文学习在自然语言处理任务中特别有用,如文本分类、情感分析和机器翻译。这种方法允许模型在没有直接训练数据的情况下进行有效的预测。
结语
在本篇博客中,我们探讨了扩散模型的进一步应用,并讨论了零样本学习和上下文学习的关键概念。这些方法展示了生成式模型在没有直接训练数据的情况下进行学习的强大能力。在下一篇博客中,我们将继续探讨这些主题的更多细节,并讨论它们在实际应用中的使用。
课件下载地址
https://download.csdn.net/download/u013818406/89922762
相关文章:
CMU生成式人工智能大模型:从入门到放弃(九)
引言 在前面的系列博客中,我们深入探讨了生成式对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)等生成式模型。今天,我们将探索扩散模型(Diffusion Models)的进一步应用,并讨论在上…...
HTML基础总结
一、简介 HTML(HyperText Markup Language)即超文本标记语言,是用于创建网页的标准标记语言。它通过使用各种标签来定义网页的结构和内容,告诉浏览器如何显示网页。HTML 文档由标签和文本组成,标签用于描述文本的性质…...
EXCELL中如何两条线画入一张图中,标记坐标轴标题?
1,打开excel,左击选中两列, 2,菜单栏>“插入”>”二维折线图”选中一个 3,选中出现的两条线中的一条右击>最下一行,“设置数据系列格式” 4,右测“系列选项中”>点击“次坐标轴” 5…...
Zabbix企业级分布式监控环境部署
“运筹帷幄之中,决胜千里之外”。在IT运维中,监控占据着重要的地位,按比例来算,说占30%一点也不为过。对IT运维工程师来说,构建一个真正可用的监控告警系统是一项艰巨的任务。在监控系统的开源软件中,可供选…...
水轮发电机油压自动化控制系统解决方案介绍
在现代水电工程中,水轮机组油压自动化控制系统,不仅直接关系到水轮发电机组的安全稳定运行,还影响着整个水电站的生产效率和经济效益。 一、系统概述 国科JSF油压自动控制系统,适用于水轮发电机组调速器油压及主阀(蝶…...
今天不分享技术,分享秋天的故事
引言 这个爱情故事好像是个悲剧,你说的是婚姻。爱情没有悲剧,对爱者而言,爱情怎么会是悲剧呢。对春天而言,秋天是它的悲剧吗。结尾是什么,等待,之后呢,没有之后。或者说,等待的结果…...
转录组上游分析流程(三)
环境部署——数据下载——查看数据(非质控)——数据质控——数据过滤(过滤低质量数据) 测序得到的原始序列含有接头序列和低质量序列,为了保证信息分析的准确性,需要对原始数据进行质量控制,得到高质量序列(Clean Reads),原始序列…...
excel判断某一列(A列)中的数据是否在另一列(B列)中
如B列如果有7个元素,在A列右边的空白列中,输入如下公式: COUNTIF($B$1:$B$7,A1), 其中,$B$1:$B$7代表A列中的所有数据即绝对范围,A1代表B列中的一个单元格....
[环境配置]macOS上怎么查看vscode的commit id
macOS的commit id和windows上有点不一样,windows可以在帮助-关于查看 macOS则需要再左边第一个查看...
.net framework 3.5sp1组件安装进度条不动启动错误怎么解决
安装.NET Framework 3.5 SP1通常需要管理员权限。这是因为安装过程可能需要修改系统文件和注册表项,这些操作通常需要管理员权限才能执行。在Windows系统上,安装.NET Framework 3.5 SP1通常通过控制面板中的“启用或关闭Windows功能”选项进行࿰…...
学习threejs,利用THREE.ExtrudeGeometry拉伸几何体实现svg的拉伸
👨⚕️ 主页: gis分享者 👨⚕️ 感谢各位大佬 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨⚕️ 收录于专栏:threejs gis工程师 文章目录 一、🍀前言1.1 ☘️THREE.ExtrudeGeometry拉伸…...
大模型之三十二-语音合成TTS(coqui) 之二 fine-tune
在 大模型之三十-语音合成TTS(coqui)[shichaog CSDN]中提到了xttsv2的fine-tune。 数据情况: 我是从bilibili up主小Lin说提取了一些视频,然后进行了重新的fine-tune。 训练结果 如下图所示,上面波形幅度较大的是xttsv2原始模型的结果&am…...
JVM的内存模型是什么,每个区域的作用是什么,以及面试题(含答案)
JVM(Java 虚拟机)内存模型定义了 Java 程序在运行时如何分配、管理和优化内存。JVM 内存模型主要分为几个关键区域,每个区域有特定的作用: JVM 内存模型 堆内存(Heap): 作用:用于存…...
《设计模式三》Java代理模式实现
Java代理模式实现 静态代理实现 // Subject.java // 主题接口,定义了请求方法 public interface Subject {void request(); }// RealSubject.java // 真实主题实现类,实现了Subject接口 public class RealSubject implements Subject {Overridepublic …...
vue3中计算属性的用法以及使用场景
在 Vue 3 中,计算属性(computed properties)是一种基于依赖项动态计算并缓存的响应式数据。它与 Vue 2 中的计算属性类似,但在组合式 API 中使用 computed 函数来定义。计算属性的核心优势在于能够自动缓存计算结果,仅…...
pytorh学习笔记——cifar10(六)MobileNet V1网络结构
基础知识储备: 一、深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution) MobileNet的核心是深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),深度可分离卷积是卷积神经网络(CNN…...
报表系统-连接数据库操作
本专栏用于解析自己开源的项目代码,作为复盘和学习使用。欢迎大家一起交流 本样例说明源码开源在: ruoyi-reoprt gitee仓库 ruoyi-report github仓库 欢迎大家到到项目中多给点star支持,对项目有建议或者有想要了解的欢迎一起讨论 连接数据库…...
[计算机网络] 常见端口号
前言 常见的端口号是指互联网协议(如TCP/IP)中预留给特定服务使用的数字范围。它们主要用于标识网络应用程序和服务,并帮助数据包在网络中找到正确的接收方。 按协议类型划分 TCP协议端口: 21:FTP文件传输协议2…...
Linux系统块存储子系统分析记录
1 Linux存储栈 通过网址Linux Storage Stack Diagram - Thomas-Krenn-Wiki-en,可以获取多个linux内核版本下的存储栈概略图,下面是kernel-4.0的存储栈概略图: 2 存储接口、传输速度 和 协议 2.1 硬盘 《深入浅出SSD:固态存储核心…...
大数据——本地威胁检测的全球方法
大数据似乎是众多专业人士关注的话题,从在自然灾害发生时帮助挽救生命,到帮助营销团队设计更有针对性的策略以接触新客户。 对于安全工程师来说,大数据分析被证明是抵御不断演变的网络入侵的有效防御手段,这得益于基于大量不同网…...
RestClient
什么是RestClient RestClient 是 Elasticsearch 官方提供的 Java 低级 REST 客户端,它允许HTTP与Elasticsearch 集群通信,而无需处理 JSON 序列化/反序列化等底层细节。它是 Elasticsearch Java API 客户端的基础。 RestClient 主要特点 轻量级ÿ…...
从WWDC看苹果产品发展的规律
WWDC 是苹果公司一年一度面向全球开发者的盛会,其主题演讲展现了苹果在产品设计、技术路线、用户体验和生态系统构建上的核心理念与演进脉络。我们借助 ChatGPT Deep Research 工具,对过去十年 WWDC 主题演讲内容进行了系统化分析,形成了这份…...
三维GIS开发cesium智慧地铁教程(5)Cesium相机控制
一、环境搭建 <script src"../cesium1.99/Build/Cesium/Cesium.js"></script> <link rel"stylesheet" href"../cesium1.99/Build/Cesium/Widgets/widgets.css"> 关键配置点: 路径验证:确保相对路径.…...
(二)TensorRT-LLM | 模型导出(v0.20.0rc3)
0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述,后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作,其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...
如何将联系人从 iPhone 转移到 Android
从 iPhone 换到 Android 手机时,你可能需要保留重要的数据,例如通讯录。好在,将通讯录从 iPhone 转移到 Android 手机非常简单,你可以从本文中学习 6 种可靠的方法,确保随时保持连接,不错过任何信息。 第 1…...
从零开始打造 OpenSTLinux 6.6 Yocto 系统(基于STM32CubeMX)(九)
设备树移植 和uboot设备树修改的内容同步到kernel将设备树stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dts复制到内核源码目录下 源码修改及编译 修改arch/arm/boot/dts/st/Makefile,新增设备树编译 stm32mp157f-ev1-m4-examples.dtb \stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dtb修改…...
三体问题详解
从物理学角度,三体问题之所以不稳定,是因为三个天体在万有引力作用下相互作用,形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发,列出具体的运动方程,并说明为何这个系统本质上是混沌的,无法得到一般解…...
LLM基础1_语言模型如何处理文本
基于GitHub项目:https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn 工具介绍 tiktoken:OpenAI开发的专业"分词器" torch:Facebook开发的强力计算引擎,相当于超级计算器 理解词嵌入:给词语画"…...
零基础设计模式——行为型模式 - 责任链模式
第四部分:行为型模式 - 责任链模式 (Chain of Responsibility Pattern) 欢迎来到行为型模式的学习!行为型模式关注对象之间的职责分配、算法封装和对象间的交互。我们将学习的第一个行为型模式是责任链模式。 核心思想:使多个对象都有机会处…...
关于 WASM:1. WASM 基础原理
一、WASM 简介 1.1 WebAssembly 是什么? WebAssembly(WASM) 是一种能在现代浏览器中高效运行的二进制指令格式,它不是传统的编程语言,而是一种 低级字节码格式,可由高级语言(如 C、C、Rust&am…...
