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arxiv 2024 时空+大模型
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-856870.html
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BEV方法最近在多视图3D检测任务中取得了很大进展。Sparse4D通过sparsely sampling和fusing spatial-temporal features 对anchor box进行迭代改进： （1）Sparse 4D Sampling: 对于每个3D anchor，我们分配多个4D关键点，然后将其投影到多视图/尺度/时间戳图像特征，用来采样相应的特征。 （2）Hierarc
WWW 2020 图神经网络+图注意力——空间依赖关系 RNN+Transformer——短期长期依赖关系 缺点：运用RNN于较长序列仍然会带来误差积累，并且RNN模型的运算效率并不高
写在前面 这周得加更两篇论文阅读笔记，完成 2023 的 flag。 此论文也是 Arxiv 比较新的文章，设计了一个大一统模型，解决图像和视频的指代分割问题，应该是篇大佬工作。 论文地址：UniRef++: Segment Every Reference Object in Spatial and Temporal Spaces 代码地址：https://github.com
iclr 2024 reviewer打分5558 基于CoT prompt的大模型能够更好地解决复杂推理问题 然而传统CoT需要提供相关的例子作为指导，这就增加了人工标注的成本 ——Zero-shot CoT避免了人工标注来引导推理 但是对于一些复杂的任务难以完成推理，例如code generation ——论文提出一种“归纳学习
（后续更新完善） 以往将KGs集成到大型语言模型的工作主要分为三个部分:1)将KGs集成到训练目标中，2)将KGs集成到LLM输入中，3)将KGs集成到附加的融合模块中。 2.1.1 Integrating KGs into Training Objective 这一类的研究工作集中在设计新的知识感知训练目标，一个直观的想法是在预训练
全量参数微调在LLM背景下由“不方便”演变为“不可行|高昂成本”，基于“收敛的模型参数可以压缩到低维空间”的假设： the learned over-parametrized models in fact reside on a low intrinsic dimension. 作者提出LORA（Low Rank Adaptation）方法，其本质如下图所示： h = W x h = Wx h = W x ，其中 x x
NLP, LLM, Generative Pre-training, KGs, Roadmap, Bidirectional Reasoning LLMs are black models and can\\\'t capture and access factual knowledge. KGs are structured knowledge models that explicitly store rich factual knowledge. The combinations of KGs and LLMs have three frameworks, KG-enhanced LLMs, pre-training and inference stages to provide external knowl
iclr 2024 reviewer 评分 5668 大模型网络剪枝的paper 在努力保持性能的同时，舍弃网络权重的一个子集 现有方法 要么需要重新训练 这对于十亿级别的LLMs来说往往不现实 要么需要解决依赖于二阶信息的权重重建问题 这同样可能带来高昂的计算成本 ——引入了一种新颖、简单且有
采用zero-shot prompting的方式，将试题转化为ChatGPT的输入 对于数学题，将公式转化为latex输入 主观题由专业教师打分 2010~2022年，一共13年间的全国A卷和全国B卷
![[论文阅读笔记77]LoRA：Low-Rank Adaptation of Large Language Models](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/740494-1.png)
题目 论文作者与单位 来源 年份 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models microsoft International Conference on Learning Representations 2021 524 Citations 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf 论文代码：https://github.com/microsoft/LoRA 研究主题 问题背景 核心方法流程 亮点 数据集 结论 论文类型 关
