对比学习
视觉语言AI新突破!伯克利发布TULIP模型,性能大幅超越现有技术
加州大学伯克利分校研究团队近日发布了其最新的研究成果——TULIP (Towards Unified Language-Image Pretraining) 模型。 该模型旨在提升视觉语言预训练的性能,特别是在需要高保真理解的视觉中心任务中,克服了现有对比学习模型(如CLIP)的局限性。 TULIP通过集成生成式数据增强、增强的对比学习以及重构正则化等创新技术,显著提升了视觉和语言之间的对齐能力。
腾讯发布大语言模型训练新专利,提升模型泛化与准确性
近日,腾讯科技(深圳)有限公司在天眼查 App 上公布了一项关于大语言模型的训练方法及相关设备的专利。 这项专利的名称为 “大语言模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质”,旨在通过创新的训练方式,提升大语言模型的学习能力和准确性。 在大语言模型的训练过程中,传统方法往往依赖于单一的文本摘要,可能导致模型过拟合,生成内容的准确性和多样性受到影响。
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