首页 > 其他分享 >大模型的表征学习方法简介

大模型的表征学习方法简介

时间:2024-10-31 23:17:53浏览次数:3  
标签:基于 简介 模型 学习 图像 掩码 表征

表征学习是大模型应用中非常重要的一个方向,其实在深度学习中已经有众多的深入研究。表征学习本质上就是一个空间映射,把文本、图像、声音等不同模态的数据映射到一个高维空间,表示为向量,进而作为模型的输入。比如,针对文本中的词、图像中的不同颜色、纹理或者卷积等,以及视频、声音等流式数据中的不同切片或者使用滤波器等处理后的各种特征进行学习,这样所有模态就可以向量化,进而feed到一个模型进行训练学习了。

一般地,在大模型的训练过程中,都会加入对不同模态的表征学习,这样可以针对不同训练任务、不同模态进行向量化。概括地,相关的表征学习方法主要包括以下几种:

  1. 基于自监督学习的表征学习:
    ○ 自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)是一种强大的表征学习方法,它通过设计辅助学习目标来利用未标记的数据。例如,在推荐系统中,对比学习作为一种SSL技术,通过对比数据增强来提高推荐性能。
  2. 图神经网络增强的协同过滤:
    ○ 在推荐系统中,图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)被用于捕捉用户和物品之间的高阶协同关系。这些基于图的方法,如NGCF、GCCF和LightGCN,通过使用历史用户-物品交互来创建二分图,并利用GNNs来捕捉高阶协同关系,从而提高推荐效果。
  3. 大型语言模型在推荐系统中的应用:
    ○ 大型语言模型(Large Language Models, LLMs)也被用于推荐系统,通过设计提示(prompts)使其与推荐任务对齐。例如,P5将用户交互数据转换为文本提示,用于语言模型训练。
  4. 基于对比预测编码的表征学习:
    ○ 对比预测编码(Contrastive Predictive Coding, CPC)是一种表征学习方法,通过学习输入数据的表示,使得模型能够预测未来的数据点。
  5. 基于互信息最大化的表征学习:
    ○ 互信息最大化是一种用于无监督表征学习的技术,通过最大化不同视图或不同部分数据之间的互信息来学习数据的表示。
  6. 基于图的自监督学习:
    ○ 图自监督学习通过在图结构数据上设计自监督任务来学习节点或图的表示,例如通过预测节点的邻居或图的属性来学习节点表示。
  7. 基于提示学习的表征学习:
    ○ 提示学习(Prompt Learning)是一种利用大型预训练语言模型的表征学习方法,通过设计特定的提示来引导模型完成特定任务,从而提高模型在特定任务上的表现。
  8. 基于掩码的图像表征学习:
    ○ 例如,MAE(Masked Autoencoders)是一种基于图像掩码的表征学习方法,通过随机掩码输入图像的部分像素并重构原始图像来学习图像的特征表示。
  9. 统一框架MAGE:
    ○ MAGE(Masked Generative Encoder)是一个统一的图像生成和特征提取模型,它使用基于transformer的encoder-decoder结构对掩码图像进行重构,同时进行生成模型和表征学习的训练。

通过这些表征学习方法从不同维度(有无监督、自监督、基于图与掩码等)进行学习,大模型从而能够学习到更丰富、更鲁棒的特征表示,提高模型的性能和泛化能力。此外,在应用于不同的任务和领域,如图像识别、推荐系统、自然语言处理等实际问题时,还需要进行各种领域数据下的调优来提高效果。

标签:基于,简介,模型,学习,图像,掩码,表征
From: https://blog.csdn.net/burstone/article/details/143316049

相关文章

  • R语言贝叶斯分层、层次Hierarchical Bayesian模型的房价数据空间分析
    原文链接:https://tecdat.cn/?p=38077原文出处:拓端数据部落公众号本文主要探讨了贝叶斯分层模型在分析区域数据方面的应用,以房价数据为例,详细阐述了如何利用R帮助客户进行模型拟合、分析及结果解读,展示了该方法在处理空间相关数据时的灵活性和有效性。一、贝叶斯分层模型概述贝......
  • LLM | 论文精读 | 地学视觉语言大模型:Towards Vision-Language Geo-Foundation Model:
    论文标题:TowardsVision-LanguageGeo-FoundationModel:ASurvey作者:YueZhou,LitongFeng,YipingKe,XueJiang,JunchiYan,XueYang,WayneZhang期刊:未提供DOI:https://arxiv.org/abs/2406.09385email:[email protected]创作不易,恳请大家点赞收藏支持:)论......
  • 大模型算法面试题总结
    更多面试题总结,请移步至​https://i.afbcs.cn/naPbNY​1.什么是大型语言模型(LLMs)以及它们的工作原理是什么?大型语言模型(LLMs)是设计用来理解、处理和生成类似人类文本的高级人工智能系统。例子包括GPT(生成预训练变换器)、BERT(来自变换器的双向编码器表示)、Claude和Llama。这些......
  • 模型的中间失忆特性是什么;有位置信息嵌入,为什么还会中间失意;模型中间失意怎么解决
    目录模型的中间失忆特性是什么有位置信息嵌入,为什么还会中间失意模型中间失意怎么解决模型的中间失忆特性是什么定义中间失忆特性模型的中间失忆特性是指在深度学习模型(如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM等序列模型)处理长序列数据时,随着序列长度的增加,模型会......
  • Python基于TensorFlow实现卷积神经网络-双向长短时记忆循环神经网络加注意力机制回归
    说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。1.项目背景随着大数据时代的到来,对复杂数据结构的理解和预测成为许多领域的重要课题。在这些领域中,无论是视频分析、语音识别还是自然语言处理,都面临着需......
  • 论文阅读Nature:Detecting hallucinations in large language models using semantic e
    论文阅读-Nature:Detectinghallucinationsinlargelanguagemodelsusingsemanticentropy(使用语义熵来检测大模型中的幻觉)作者:SebastianFarquhar,JannikKossen,LorenzKuhn&YarinGal单位:牛津大学,计算机科学学院,OATML实验室期刊:Nature时间线:2023年7月提交→......
  • AI预测福彩3D采取888=3策略+和值012路或胆码测试10月31日新模型预测第126弹
            经过100多期的测试,当然有很多彩友也一直在观察我每天发的预测结果,得到了一个非常有价值的信息,那就是9码定位的命中率非常高,100多期一共只错了12次,这给喜欢打私房菜的朋友提供了极高价值的预测结果~当然了,大部分菜友还是走的正常渠道,因此,得想办法进行缩水,尽可能......
  • AI预测体彩排3采取888=3策略+和值012路或胆码测试10月31日升级新模型预测第120弹
            经过100多期的测试,当然有很多彩友也一直在观察我每天发的预测结果,得到了一个非常有价值的信息,那就是9码定位的命中率非常高,已到达90%的命中率,这给喜欢打私菜的朋友提供了极高价值的预测结果~当然了,大部分菜友还是走的正常渠道,因此,得想办法进行缩水,尽可能少的缩......
  • 数组排序简介-计数排序(Counting Sort)
    基本思想        通过统计数组中每个元素在数组中出现的次数,根据这些统计信息将数组元素有序的放置到正确位置,从而达到排序的目的。算法步骤计算排序范围:遍历数组,找出待排序序列中最大值元素 nums_max和最小值元素 nums_min,计算出排序范围为 nums_max−nums_min......
  • 数组排序简介-快速排序(Quick Sort)
    基本思想        采用经典的分治策略,选择数组中某个元素作为基准数,通过一趟排序将数组分为独立的两个子数组,一个子数组中所有元素值都比基准数小,另一个子数组中所有元素值都比基准数大。然后再按照同样的方式递归的对两个子数组分别进行快速排序,以达到整个数组有序。......