マインドマップギャラリー マルチモーダル大型モデルテクノロジーシステム
トレーニング前のデータ収集、基本的なモデル構築、自己監視学習、モデル最適化トレーニング、およびダウンストリームタスクを微調整するなど、マルチモーダルすぎるモダンモデルの主要なテクノロジーを説明してください。
2025-01-05 13:43:37 に編集されましたRumi: 10 dimensions of spiritual awakening. When you stop looking for yourself, you will find the entire universe because what you are looking for is also looking for you. Anything you do persevere every day can open a door to the depths of your spirit. In silence, I slipped into the secret realm, and I enjoyed everything to observe the magic around me, and didn't make any noise. Why do you like to crawl when you are born with wings? The soul has its own ears and can hear things that the mind cannot understand. Seek inward for the answer to everything, everything in the universe is in you. Lovers do not end up meeting somewhere, and there is no parting in this world. A wound is where light enters your heart.
Chronic heart failure is not just a problem of the speed of heart rate! It is caused by the decrease in myocardial contraction and diastolic function, which leads to insufficient cardiac output, which in turn causes congestion in the pulmonary circulation and congestion in the systemic circulation. From causes, inducement to compensation mechanisms, the pathophysiological processes of heart failure are complex and diverse. By controlling edema, reducing the heart's front and afterload, improving cardiac comfort function, and preventing and treating basic causes, we can effectively respond to this challenge. Only by understanding the mechanisms and clinical manifestations of heart failure and mastering prevention and treatment strategies can we better protect heart health.
Ischemia-reperfusion injury is a phenomenon that cellular function and metabolic disorders and structural damage will worsen after organs or tissues restore blood supply. Its main mechanisms include increased free radical generation, calcium overload, and the role of microvascular and leukocytes. The heart and brain are common damaged organs, manifested as changes in myocardial metabolism and ultrastructural changes, decreased cardiac function, etc. Prevention and control measures include removing free radicals, reducing calcium overload, improving metabolism and controlling reperfusion conditions, such as low sodium, low temperature, low pressure, etc. Understanding these mechanisms can help develop effective treatment options and alleviate ischemic injury.
Rumi: 10 dimensions of spiritual awakening. When you stop looking for yourself, you will find the entire universe because what you are looking for is also looking for you. Anything you do persevere every day can open a door to the depths of your spirit. In silence, I slipped into the secret realm, and I enjoyed everything to observe the magic around me, and didn't make any noise. Why do you like to crawl when you are born with wings? The soul has its own ears and can hear things that the mind cannot understand. Seek inward for the answer to everything, everything in the universe is in you. Lovers do not end up meeting somewhere, and there is no parting in this world. A wound is where light enters your heart.
Chronic heart failure is not just a problem of the speed of heart rate! It is caused by the decrease in myocardial contraction and diastolic function, which leads to insufficient cardiac output, which in turn causes congestion in the pulmonary circulation and congestion in the systemic circulation. From causes, inducement to compensation mechanisms, the pathophysiological processes of heart failure are complex and diverse. By controlling edema, reducing the heart's front and afterload, improving cardiac comfort function, and preventing and treating basic causes, we can effectively respond to this challenge. Only by understanding the mechanisms and clinical manifestations of heart failure and mastering prevention and treatment strategies can we better protect heart health.
Ischemia-reperfusion injury is a phenomenon that cellular function and metabolic disorders and structural damage will worsen after organs or tissues restore blood supply. Its main mechanisms include increased free radical generation, calcium overload, and the role of microvascular and leukocytes. The heart and brain are common damaged organs, manifested as changes in myocardial metabolism and ultrastructural changes, decreased cardiac function, etc. Prevention and control measures include removing free radicals, reducing calcium overload, improving metabolism and controlling reperfusion conditions, such as low sodium, low temperature, low pressure, etc. Understanding these mechanisms can help develop effective treatment options and alleviate ischemic injury.
マルチモーダルラージモデル 技術システム
トレーニング前のデータ収集
データソース
パブリックデータセット(ウィキペディア、新聞の百科事典、オンラインフォーラム、ソーシャルプラットフォームなど)。
エンタープライズ内部データセット(内部ログ、ドキュメント、データベースなど)。
自己収集データセット(ネットワーククローラー、APIインターフェイスなどを介して)。
データクリーニング
重複排除(重複サンプルの削除)、除去(意味のないデータの除去)、統一形式(広告、スペルエラーなどの意味のないデータの除外)、データの修復(スペルエラーなどのデータのエラーの修正) 。
データアノテーション
ラベルタイプには、テキストラベル(命名エンティティ認識、感情分析など)および画像ラベル(オブジェクト境界ボックス、画像分類ラベルなど)が含まれます。ラベルの品質は非常に重要であり、通常は自動化されたツールで事前にマークされており、ラベルの一貫性を確保するために手動のレビューと修正が続きます。
事前に訓練されたモデルの適用
事前に訓練されたモデルは、大規模なテキストコーパスでトレーニングすることにより、共通言語モデルを学習します。これらのモデルは、特定のニーズに合わせてさまざまなタスクで微調整できます。
ネットワーク構造設計
画像とテキストを処理します
通常、変圧器またはCNNは、ビジョンと言語の複雑な関係を捉えるために使用されます。
イベントフロー
パルスニューラルネットワークはより適切であり、情報のタイミングダイナミクスを効果的にシミュレートできます。
言語モデルをコアとして
DeepMind Flamingo Visual Language Model、KOSMOS-1は、変圧器をVisual PerceptionモジュールとChatBridgeに接続します。
自己教師の学習最適化
マスク言語モデリング(MCM):入力シーケンスの一部またはマーカーは、目に見えるマルチモーダルコンテキストに基づいて、これらのマスクされた単語またはマーカーを予測するために必要です。
マスク画像モデリング(MIM):入力画像の一部の領域は、特別なマスクマークに置き換えられ、次に残りの画像コンテンツやテキストなどの他のモーダル情報のみを表示するために、事前に訓練されたモデルが必要です。不明瞭な画像領域を予測または復元します。
Image-Text Match(ITM):画像とテキストのグローバルアライメントを実装します。通常、特定の画像とテキストペアは正のサンプルとして使用され、ネガティブサンプルとしてペアリングされ、画像とテキストのマッチングがバイナリ分類方法によって達成され、それによって画像と画像との間の意味関係が確立されます。文章。
画像テキストの比較学習(ITC):コントラスト学習を使用して、同じサンプルペアの画像とテキストのより近いベクトル表現を引き出し、ベクター表現の異なるサンプルペアをさらに押し上げ、それにより画像とテキストの間の意味相関を強化します。
ダウンストリームタスク微調整適応
タスク固有のモデル微調整適応:マルチモーダルラージモデルの重みは初期パラメーターとして使用され、タスク固有のデータで監視された微調整が実行されます。この微調整により、モデルは特定のタスクのきめの細かい機能と表現を学習し、それにより特定のタスクの要件に適応します。
ジョイントプロンプト学習のためのモデルの微調整適応:上流のトレーニング前タスクに適合するテンプレートを設計し、上流のトレーニング前モデルの可能性をタップし、上流のトレーニング前モデルが必要に応じて下流のタスクをより良く完了させることができますデータにラベルを付けます。プロンプト学習により、さまざまなタイプのタスクで事前に訓練されたモデルを再利用でき、プロンプトテンプレートを変更し、トレーニング時間を節約し、リソースを計算するだけで、特定のタスクに適応できます。
アダプターネットワークベースのモデル微調整適応:各タスクには独自の独立したアダプターレイヤーがあり、モデルが異なるタスク間で一般的な事前訓練モデルの表現を共有し、各タスクでパーソナライズされた調整を行います。アダプターレイヤーは通常、パラメーターが少ないため、モデル全体で微調整するよりも効率的です。トレーニング中、事前に守られたモデルのパラメーターが固定され、アダプターレイヤーのパラメーターのみが更新されます。