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Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap 论文阅读笔记

KeyWords: NLP,LLM,GenerativePre-training,KGs,Roadmap,BidirectionalReasoningAbstract:LLMsareblackmodelsandcan'tcaptureandaccessfactualknowledge.KGsarestructuredknowledgemodelsthatexplicitlystorerichfactualknowledge.ThecombinationsofKGsandLLMshavethreeframeworks, KG-enhancedLLMs,pre-trainingandinferen

WARM: On the Benefits of Weight Averaged Reward Models

Q:这篇论文试图解决什么问题?A:这篇论文试图解决的问题是在大型语言模型(LLMs)通过人类反馈的强化学习(RLHF)进行训练时出现的奖励黑客(rewardhacking)问题。奖励黑客是指模型在优化过程中利用奖励模型(RM)的不完善之处,以获得看似高奖励但实际上并未真正达到预期目标的现象。这会导致模型性能下降,产生不符合人类偏好的输出,增加模型选择的复杂性,并可能放大社会偏见,最终可能导致与人类价值观不一致的决策。为了应对这一挑战,论文提出了一种名为加权平均奖励模型(WeightAveragedRewardModels,简称WARM)的新方法,旨在通过结合多个奖励模型来提高模型的可靠性和鲁棒

AI之MLM:《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models多模态大语言模型的最新进展》翻译与解读

AI之MLM:《MM-LLMs:RecentAdvancesinMultiModalLargeLanguageModels多模态大语言模型的最新进展》翻译与解读目录《MM-LLMs:RecentAdvancesinMultiModalLargeLanguageModels》翻译与解读Abstract摘要Figure1:ThetimelineofMM-LLMs1、Lntroduction引言痛点:传统的MM模型,从头开始训练时会产生大量的计算成本合理方法:采用基于现成的预训练的单模态基础模型的MM-LLMs=利用LLM作为认知动力+其它模态的基础模型提供的高质量的表示+多模态连接+协同推理实战流

论文阅读:GameFormer: Game-theoretic Modeling and Learning of Transformer-based Interactive Prediction

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2303.05760.pdf💡摘要在复杂的现实环境中运行的自动驾驶车辆需要准确预测交通参与者之间的交互行为。本文通过用层次博弈论来表述交互预测问题并提出GameFormer模型来解决它的实现。该模型结合了一个Transformer编码器,可以有效地模拟场景元素之间的关系,以及一个新颖的分层Transformer解码器结构。在每个解码级别,除了共享的环境上下文之外,解码器还利用前一级别的预测结果来迭代地完善交互过程。此外,我们提出了一个学习过程,可以调节当前级别的代理行为,以响应前一级别的其他代理的行为。通过对大规模现实世界驾驶数据集的综合实

论文阅读 | Uni-paint:A Unified Framework for Multimodal Image Inpainting with Pretrained Diffusion Model

YangS,ChenX,LiaoJ.Uni-paint:AUnifiedFrameworkforMultimodalImageInpaintingwithPretrainedDiffusionModel[C]//Proceedingsofthe31stACMInternationalConferenceonMultimedia.2023:3190-3199.效果展示使用不同模态引导图像Inpainting生成任务的效果。左侧是单模态引导生成,从左至右的引导条件分别为:无条件、文本、简笔画、参考图。右侧是多模态引导生成:从左至右的引导条件分别为:文本+简笔画、文本+参考图、参考图+简笔画、文本+

常用浏览器user-agent

一、windows环境1、Chrome:Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/111.0.0.0Safari/537.362、360极速模式Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;WOW64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/108.0.5359.95Safari/537.36QIHU360SE3、360兼容模式Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;WOW64;Trident/7.0;rv:11.0)l

改变 Windows 用户文件夹默认路径 C:/Users

改变Windows用户文件夹默认路径C:/UsersWindows默认的总用户文件夹总是会在系统盘下,如果你的系统盘为C盘,则为:C:\Users,许多默认文件夹也都会放在这里:文档、桌面、下载、图片、视频等文件夹都默认在这里,这些文件夹倒是可以改变位置AppData文件夹默认在用户根目录下,存储了大部分软件的数据、配置,无法被改变位置.config/.ssh/.config/scoop等配置目录也在用户根目录下,无法改变位置许多软件的默认数据位置系统盘符:\Users\用户名\AppData里面一般有三个文件夹,分别是Local/LocalLow/Roaming,简单地来说,都是用来存放软件

改变hive的端口8020到9000。(SemanticException Unable to determine if hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse)

文章目录问题:SemanticExceptionUnabletodetermineifhdfs://node1:8020/user/hive/warehouse/t_scoreisencrypted:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:java.net.ConnectException:CallFromnode1/192.168.88.151tonode1:8020failedonconnectionexception:java.net.ConnectException:拒绝连接;Formoredetailssee:http://w

【论文笔记】Forging Vision Foundation Models for Autonomous Driving: Challenges, Methodologies, and Opport

【论文笔记】ForgingVisionFoundationModelsforAutonomousDriving:Challenges,Methodologies,andOpportunities原文链接:https://arxiv.org/pdf/2401.08045.pdf1.引言传统的自动驾驶(AD)感知系统使用模块化结构和精心设计的算法处理专门的任务,但这些被划分的组件优先考虑单个任务的性能,而牺牲了更广泛的上下文理解和数据关系。大型基石模型通常在大量而丰富的数据集上训练,也会使用自监督技术。一旦训练完成,可以通过微调来处理各类特定任务。目前的大参数模型可以进行少样本学习,从而可以处理分

Git 对项目更新的时候提示错误 repository not owned by current user

遇到Git提示的错误信息为:repositorynotownedbycurrentuser上图显示的是错误的信息。问题和解决出现上面错误信息的原因是当前文件夹的权限和Git的执行权限不一直导致的。我们的问题是我们希望在网盘上使用Git更新克隆后的代码,但登录网盘和登录我们计算机使用的用户名是不一致的。所以我们就没有办法把代码更新到网盘上了。进入我们我们代码,选择文件夹的属性,然后查看文件夹的属性后选项Git。在这里我们可以看到Git提示的错误。我们有2个解决办法。添加用户到文件夹这个办法不是非常方便,每个文件夹都需要添加。在属性中选择安全,然后把你登录计算机使用的用户名添加到这个文件夹中。然后