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CVPR以低延迟、高质量和多样化提示的方式重新思考交互式图像分割
SegNext 是下一代交互式分割方法，具有低延迟、高质量和多样化的支持，通过引入密集设计，细化各种视觉提示的表示，提高了综合型模型的分割质量，在 HQSeg-44K 和 DAVIS 上表现出色。
PDF3 months ago
重症监护作为一个大的序列建模问题
在健康护理领域，强化学习通常涉及狭窄的自包含任务，如败血症预测或麻醉控制。然而，先前的研究已经证明了通用模型（最典型的例子是大型语言模型）由于其隐式迁移学习能力而能够胜过特定任务的方法。为了训练健康护理领域的基础模型并利用最先进的 Tran
PDF4 months ago
TableLlama: 面向表格的开放大型通用模型
我们开发了第一个开源的通用模型 TableLlama，通过在 TableInstruct 数据集上进行训练，实现了与特定任务设计方法相媲美甚至更好的性能，并证明了在 TableInstruct 上进行训练可以提高模型的泛化能力。
PDF8 months ago
EMNLP专家还是通才？特定 NLP 任务的指导调校
通过整合广泛覆盖的通用模型调优方式，本研究研究了在建立专用模型方面是否有助于提高性能，结果表明广泛覆盖的任务和有限的任务特定训练数据时，整合通用模型调优可以始终提高模型性能。
PDF8 months ago
动态背景学习的高效提示
本文提出 DynaICL，基于黑盒通用模型的高效提示配方。通过动态分配示例来平衡性能和效率。实验结果表明 DynaICL 在计算资源或所需性能受限时可以实现更好的性能和效率权衡。
PDFa year ago
OFASys：用于构建通用模型的多模态多任务学习系统
本研究提出了 OFASys 系统，它使用一种多模态指令来定义任务，并自动生成任务计划以支持各种多模态工作负载的多任务训练。该系统的单个模型 OFA + 可以处理文本、图像、语音、视频和运动数据，且只需要 15 个任务微调模型的 16% 的参
PDF2 years ago