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RAVEN:多任务检索增强视觉 - 语言学习
该论文介绍了 RAVEN,一个多任务的检索增强视觉语言模型框架,通过有效的任务特定微调,无需额外的检索特定参数,该模型获得了在多个任务中都有效的检索能力,对图像字幕和 VQA 任务的广泛实验结果表明,与非检索基准线相比,在 MSCOCO 上
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7 days ago
RAVEN:在上下文中学习的检索增强的编码 - 解码语言模型
我们研究了检索增强的编码 - 解码语言模型的场景学习能力,提出了 RAVEN 模型以解决现有模型在场景学习方面的限制,并引入了融合上下文学习方法来增强少样本学习性能,实验证明 RAVEN 在某些场景下显著优于 ATLAS 模型,并且拥有较少
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a year ago
ICLR
从原始数据中联合学习视觉和听觉语音表征
RAVEn 是利用自主学习方法联合学习视觉和听觉语音表征的一种多模态方法,其预训练目标涉及编码掩码输入并预测由缓慢演化的动量编码器生成的文本内容。发现 RAVEn 在视觉语音识别(VSR)方面优于所有自主学习方法,并结合仅使用 30 小时标
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2 years ago
评估概念抽象基准的理解能力
本文提出了一种基于概念的评估方法,通过探究一个系统在多个实例中应用给定概念的能力来评估。作者以 RAVEN 和 ARC 为例进行了案例研究。研究发现,这种基于概念的评估方法揭示了传统测试集所隐藏的 AI 系统的信息。
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2 years ago
AAAI
单词可以变动:使用非语言行为动态调整单词表示
探讨使用非语言行为和动态变化的表达方式对人工语言建模的优势,提出基于非语言线索的动态变异嵌入网络(RAVEN),并在两个公共数据集上展示了卓越的情感分析和情感识别性能。
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6 years ago
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