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综合RLHF、DPO、KTO优势,统一对齐框架UNA来了

随着大规模语言模型的快速发展,如 GPT、Claude 等,LLM 通过预训练海量的文本数据展现了惊人的语言生成能力。然而,即便如此,LLM 仍然存在生成不当或偏离预期的结果。这种现象在推理过程中尤为突出,常常导致不准确、不符合语境或不合伦理的回答。为了解决这一问题,学术界和工业界提出了一系列对齐(Alignment)技术,旨在优化模型的输出,使其更加符合人类的价值观和期望。

来自主题: AI技术研报
6970 点击    2024-10-10 12:21
突破医疗影像分析:AI如何通过语言引导实现自我学习与精准分类

本文提出了一种名为MedUnA的方法,旨在解决医疗图像分类中因缺乏标注数据而导致的监督学习挑战。MedUnA利用视觉-语言模型(VLMs)中的视觉与文本对齐特性,通过无监督学习来适应医疗图像分类任务。

来自主题: AI资讯
3356 点击    2024-09-10 14:39