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论文QA最新视觉报道_论文qa是什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：合毅科技所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

论文QA

#大模型日报# ai前沿动态【压缩注意力：加速长上下文LLM推理】链接：论文概述：本文提出了一种名为“压缩注意力”的创新方法，通过离线语义聚类和在线质心查找，显著加速了长上下文LLM推理，尤其在固定上下文场景下取得了显著的性能提升和资源节省，并提出了一个新的基准数据集PreFixQA用于评估此类方法。

大模型能否理解中国饮食文化？ 𐟍œ 饮食文化是文化中丰富多彩的一部分，对个人和社会群体都至关重要。然而，之前的数据集忽视了地域多样性，导致饮食文化的多样性无法充分体现。因此，这篇文章旨在制作一个涵盖中国不同地区饮食文化的QA数据集，以促进大模型对饮食及其背后文化含义的理解。 𐟓š FoodieQA数据集包含三种任务数据： Multi-Image VQA：多图片饮食文化理解，类似于在餐厅浏览菜单。 Single-Image VQA：单图片饮食文化理解。 Text QA：文本饮食文化理解。 𐟔 作者在多个VLM/LLM上测试了模型对饮食文化的理解，发现GPT4o在Multi-Image VQA和Single-Image VQA任务上与人类的差距在10%（准确率）以内；而开源模型如Qwen-VL-12B在中英文的准确率都不超过50%，在Multi-Image VQA任务上与人类的差距为41%（准确率）。 𐟤” 有趣的是，模型更懂得怎么做饭而不懂得享受美味。这可能源自之前缺少这部分的数据，模型预训练的语料中也没了解过这些内容。 𐟌Ÿ 这个数据集不仅充满情怀，还有实用性。它有助于大模型更好地理解饮食文化，可能在类似Apple Intelligence这样的功能上实现个性化工作。同时，阅读这篇论文时，越看越饿，建议不要在深夜阅读，以免忍不住点夜宵。 𐟏† 该文章在EMNLP24 Main中获得了有趣的工作奖项！

LLM微调指南：从基础到突破的全面指南这篇论文《The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities》提供了一个全面的指南，用于微调大型语言模型（LLMs）。以下是对论文内容的解读： 𐟔 微调流程：论文提出了一个七阶段的LLM微调流程，涵盖了从数据准备到部署和维护的全过程。这七个阶段包括：数据准备模型初始化训练环境设置微调评估和验证部署监控和维护 𐟚€ 高级微调方法：论文讨论了如何使用高级微调技术，如近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO），来使LLMs的输出与人类偏好对齐。 𐟧 参数高效微调（PEFT）技术：介绍了一些参数高效微调方法，如LoRA（低秩适应）、QLoRA（量化低秩适应）和适配器。这些方法通过只更新模型参数的一个子集来实现高效的微调，减少了计算成本。 𐟓Š 评估指标和基准测试：论文包括了用于评估微调后LLMs的指标和基准测试，如困惑度（perplexity）、准确性和特定任务的度量。使用的基准测试包括GLUE、SuperGLUE、TruthfulQA和MMLU等，这些测试评估了LLM在不同方面的性能。此外，使用DecodingTrust等框架进行的安全评估对于确保负责任的AI部署至关重要。 𐟓栩ƒ觽𒦖𙦳•和优化技术：探讨了不同的部署方法和优化技术，以提高LLM在现实世界应用中的性能和效率。 𐟌 多模态模型和领域特定应用：论文还考察了将微调技术扩展到多模态模型和特定领域应用，如医学和金融领域。 𐟛᯸ 挑战与未来方向：论文还讨论了微调LLMs时面临的挑战，包括可扩展性问题、隐私和安全性问题，以及如何确保透明度和问责制。此外，论文还提出了一些未来的研究方向，包括与新兴技术的集成，如物联网（IoT）和边缘计算。这篇论文是对LLM微调领域的一个全面回顾，涵盖了从基础到最新突破的各种技术和研究，对于研究人员和实践者来说是一个宝贵的资源。

Meta大模型知识存储与提取7大发现在Meta的论文《Physics of Language Models: Part 3.1, Knowledge Storage and Extraction》中，探讨了大型语言模型（LLM）如何在预训练过程中记忆和提取知识。通过使用一个受控的传记数据集，并采用多种知识增强方法，研究发现模型能够更好地存储和提取知识，并将这种能力与模型内部编码方式的改变联系起来，为工业界LLM预训练提供建议。 𐟔 核心发现：混合训练更利于知识提取：将所有人物传记和一半的QA数据进行混合训练，结果表明这种训练方式能够有效提取知识，并泛化到未在训练数据中出现的人物。然而，这种学习方式与人类学习过程不同，模型倾向于先从QA数据中学习知识，然后将其与传记数据关联，类似于“为了通过考试而学习”。知识提取不是免费“午餐”：即使预训练模型能记住词连着词，仍然有可能无法通过微调进行知识提取。知识增强促进知识提取：多重传记、全名替换和句子排列这些知识增强方法可以显著提高模型的知识提取能力，并且随着增强程度的增加，效果也越好。作者发现知识增强方法可以使模型更早地存储人物属性，并将属性与人物姓名直接关联，而不是与其他相关属性关联。预训练知识存储方式对提取至关重要：QA微调准确率与Q-probing准确率高度相关，这表明模型在预训练阶段存储知识的方式对于提取至关重要，如果预训练阶段不能学习到这种方式，微调阶段不管使用何种prompt和参数都可能无法矫正。名人效应：发现即使只对一部分数据进行增强（类似“名人”群体），也能显著提高未增强数据（少数群体）的知识提取能力，这对实际应用具有重要意义，因为我们通常无法对所有数据进行增强。双向模型知识提取：发现尽管BERT对知识顺序不敏感，但MLM预训练任务并不一定能促进知识存储以供后续提取，除非知识是一个独立的词或由独立词组成（如月、日、年），否则在MLM预训练后提取知识会非常困难，甚至不可能。通过这些发现，我们可以更好地理解大型语言模型如何存储和提取知识，并为实际应用提供指导。

【每日大模型论文】微软、清华团队提出 Diff Transformer Transformer 往往会将注意力过度分配到不相关的上下文中。在这项工作中，来自微软研究院和清华大学的研究团队提出了 Diff Transformer，它可以在消除噪音的同时放大对相关上下文的注意力。具体来说，差分注意力机制将注意力分数计算为两个独立的 softmax 注意力图之间的差值。减法消除了噪音，促进了稀疏注意力模式的出现。语言建模的实验结果表明，Diff Transformer 在扩大模型规模和训练 token 的各种情况下都优于 Transformer。更有趣的是，它在实际应用中具有显著优势，如长上下文建模、关键信息检索、幻觉缓解、上下文学习和减少激活异常值。Diff Transformer 可以减少无关上下文的干扰，从而在问答（QA）和文本摘要中减轻幻觉。在上下文学习方面，Diff Transformer 不仅提高了准确性，而且对被认为是长期鲁棒性问题的顺序变异也更有鲁棒性。研究结果表明，Diff Transformer 是推进大语言模型（LLM）的一种高效、有潜力的架构。 #知识分享# #大模型# #论文#

自考专业分享—医学检验技术𐟓– ✅专业介绍医学检验技术主要研究基础医学、临床医学、医学检验等方面的基本知识和技能，在各级医院、血站、防疫、检验等部门进行医学检验，卫生检验等。 ✅专业优势 ①小自考模式，统考科目少，通过率高! ②全国可报，考试计划多，最快一年半可申请毕业; ③统考六门，不考数学，英语，计算机高难度学科; ④论文不卡，学位英语校考，易考轻松毕业自考项目! ⑤医学专业，医患接触少，工资相对较高。; ⑥含金量高，授予“理学”学士学位! ✅就业方向 1.各大医院检验科:本专业同学就业首选，工作时间稳定，很少加班，工资在医院处于中上等水平; 2.医疗技术人员:检验科检验员，主管技师，公共卫生/疾病控制，医学检验技术员等; 3.质量管理:检验科主任，检验科实习，质量管理/测试主管(QA/QC主管); 4.医学检验教学和科研/医疗器材的销售和修理; ✅考试时间统考每年4月、10月考试，一次最多可以报考4门; 校考每年1月、7月考试，一次最多可以报考6门。注: 最快可以一年考完所有科目，专科1.5年拿证，本科2年拿证 ✅报考条件 1.护理(专科)专业仅限已取得护士执业资格或取得护理专业普通中职教育及以上毕业证书的人员注册报考 2.护理学(专升本)、药学(专升本)、中药学(专科)、医学检验技术(专升本)等专业仅限临床医学、护理学等对口专业专科及以上毕业生且取得相应卫生类执业资格的同学报考。 ✅毕业要求 1.考完本专业考试计划所规定的课程成绩60分及以上; 2.完成该专业所规定的实践性环节成绩合格; 3.论文及答辩成绩合格。注:申请本科毕业，需要提供专科及以上的学历! ✅学位要求 1.所有课程平均分65分及以上; 2.论文答辩通过。 3.学位外语达到以下条件之一: 英语条件:(1)学校组织的学位外语; (2)公共英语三级(PETS3)及上; (3)大学英语四、六级成绩达到425分及以上; (4)自考本科生参加全国高等教育自学考试《英语(二)》成绩60分及以上。 #高途医考##高途教育#

#大模型日报# ai前沿动态【HaloScope：利用未标记LLM生成进行幻觉检测】链接：论文概述：大语言模型可能生成误导性或虚构的信息(幻觉)，这引发了对可信度的担忧。检测幻觉对维持语言模型生成内容的可信度至关重要。主要挑战在于缺乏标注的真实/幻觉数据。本文提出HaloScope框架，利用部署后自然出现的无标注语言模型生成数据。 HaloScope通过在语言模型激活中识别幻觉子空间来估计无标注数据的成员身份。与子空间分量对齐的样本可能是幻觉。在成员身份估计的基础上训练真实性分类器。这避免了人工标注，提供了灵活性。实验显示，与基线相比，HaloScope在TRUTHFULQA数据集上将检测精度提升10.69%，大幅领先。HaloScope建立了利用无标注数据进行幻觉检测的新范式，展示了这种方法在实际应用中的可行性。

KAG：RAG升级，专业新选论文名称：`KAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation' 作者提出了一种名为Knowledge Augmented Generation（KAG）的专业领域知识服务框架，旨在解决现有检索增强生成（RAG）技术在专业知识服务中的局限性。 𐟓Œ 主要贡献包括：提出KAG框架：整合知识图谱（KG）和RAG技术，充分利用两者的互补特性，通过五个关键方面双向增强大语言模型（LLM）和KG，以提升生成和推理性能，适用于专业问答场景。验证有效性：在复杂问答任务中验证了框架的有效性，在多跳问答任务中显著优于现有方法，如在HotPotQA和2Wiki数据集上F1分数分别相对提升19.6%和33.5%。在蚂蚁集团的电子政务（E-Government）和电子健康（E-Health）两个专业知识问答任务中取得显著效果。 𐟓Œ KAG框架的关键技术创新包括： LLM友好的知识表示（LLMFriSPG）互索引机制逻辑形式引导的混合推理引擎知识对齐方法 KAG模型 𐟓„ 论文内容具有较高的实践意义，英文原文已整理好文档，阅读论文原文可以获得更多信息。

【每日大模型论文】苹果推出以自我为中心的多模态大语言模型 MM-Ego 本研究旨在全面探索建立以自我为中心的视频理解的多模态基础模型。为实现这一目标，来自苹果、香港科技大学和加州大学洛杉矶分校的研究团队从三个方面开展工作。首先，由于缺乏用于自我中心视频理解的问答（QA）数据，他们开发了一个数据引擎，它能根据人类标注的数据，高效地生成 7M 个高质量的自我中心视频 QA 样本，样本长度从 30 秒到 1 小时不等。这是目前最大的以自我为中心的 QA 数据集。其次，他们提供了一个具有挑战性的以自我为中心的 QA 基准，其中包含 629 个视频和 7026 个问题，用于评估模型在不同长度视频中识别和记忆视觉细节的能力。他们提出了一种新的去偏差评估方法，以帮助减轻被评估模型中不可避免的语言偏差。第三，他们提出了一种专门的多模态架构，具有新颖的“内存指针提示”机制。这一设计包括一个全局一瞥步骤，以获得对整个视频的总体理解并识别关键视觉信息，然后是一个后退步骤，利用关键视觉信息生成响应。这使模型能够更有效地理解扩展视频内容。有了这些数据、基准和模型，他们成功地建立了以自我为中心的多模态大语言模型 MM-Ego，它在以自我为中心的视频理解方面表现出了强大的性能。 #知识分享# #大模型# #论文#

管理药学：不做实验的药学专业 𐟎“ 管理药学简介管理药学是一个融合了药学专业知识和商业管理技能的专业。它主要涉及药品的研发、生产和质量控制等方面的学习。药大的管理药学是专硕，更注重实习方面，毕业要求相对简单，只需完成毕业论文即可。 𐟓š 药大的管理药学好考吗？初试：对于不喜欢化学的学生来说，药大的349是一个不错的选择。虽然需要背诵的内容较多，但只要努力背诵，上岸的机会还是很大的。复试：管理学科目的考试也是以背诵为主。微观经济学虽然复杂，但笔试部分相对简单。文献检索只要掌握了方法，分数也不会差太多。面试部分也不会歧视本科背景较差的学生，所以总体来说，复试并不难。 𐟒𜠧†药学毕业后能做什么？公务员：可以在药品监管机构工作，参与药品的审批流程，确保药品的安全性和有效性，或者从事政策分析。临床研究协调员：负责在临床试验中协调研究工作，确保试验顺利进行。药品注册专员：负责药品注册申报、资料准备和审核等工作，确保药品符合相关法规要求。药品生产质量管理：从事QC或QA工作，负责药品生产过程中的质量控制、质量评估和质量管理，确保药品质量符合标准。药品合规专员：负责制药企业的合规性审查、合规指导和风险管理工作，确保企业运营符合法律法规。医药信息专员：从事医药信息的收集、整理、分析和传播工作，提供专业咨询和解答。管理药学是一个结合了药学专业知识和商业管理技能的专业，为那些对实验不感兴趣的学生提供了一个不错的选择。