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RAFT:Adapting Language Model to Domain Specific RAG
论文链接 简单来说,就是你SFT微调的时候得考虑RAG的场景。 RAG什么场景?你检索top-k回来,里面有相关doc有不相关doc,后者是影响性能的重要原因,LLM需要有强大的识别能力才能分得清哪块和你的query相关。微调就是为了这个。你做领域微调时,根据chunk生成query、answer,然后直接拿这仨微调,这里面没有干扰项,没有“不相关doc”,就扛不住RAG的噪声。 RAFT就是针
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立体匹配论文阅读(1)-Segment-based stereo matching using belief propagation and a self-adapting dissimilarity
《Segment-based stereo matching using belief propagation and a self-adapting dissimilarity measure》 将题目翻译过来是:使用置信度传播和自适应差异测度的基于图像分割的立体匹配算法 其提出的算法主要流程为: 1.准备待匹配图像对 2.使用mean-shift方法,根绝颜色和亮度的统一性,将参考图像
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TIL: Adapting Triplet Importance of Implicit Feedback for Personalized Recommendation
一、概述 《Adapting Triplet Importance of Implicit Feedback for Personalized Recommendation》是一篇关于个性化推荐的论文。它提出了一种名为Triplet Importance Learning(TIL)的新型训练框架,通过调整构建的训练三元组的重要性来优化个性化排名的训练过程。同时,它还提供了两种策略来衡量用户、正向
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ICCV2019语义分割/UDA:ACE: Adapting to Changing Environments for Semantic SegmentationACE:适应变化环境下的语义分割
ACE: Adapting to Changing Environments for Semantic Segmentation ACE:适应变化环境下的语义分割 0.摘要1.概述2.相关工作2.1.无监督领域适应2.2.图像合成和风格化2.3.终身学习2.4.元学习 3.方法3.1.通过编码器和生成器进行样式化3.2.语义分割网络3.3.记忆单元和风格回放3.4.通过自适应元学习实现更快的
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对Bringing a GAN to a Knife-fight Adapting Malware Communication to Avoid Detectio的简单理解
主要技术: 提出利用GANS生成网络流量,以模拟其他类型的流量。 :即修改了恶意软件的网络行为,从而去模仿合法的申请行为,然后避免了堵截,或者检测。 这里设想了自适应恶意软件和自适应IPS的可能性。 (IPS: 入侵防御系统(Intrusion-prevention system)是一部能够监视网络或网络设备的网络资料传输行为的计算机网络安全设备,能够即时的中断、调整或隔离一些不正常或是具有伤害
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