有人知道《Pre-trained Vision and Language Transformers AreFew-Shot Incremental Learners》这篇论文的代码怎么看嘛

Python复现论文代码结果存疑
最新推荐文章于 2025-12-03 22:35:21 发布
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最近在复现这篇论文的代码，已经跑起来了，但是感觉跑的结果不是很对

草陪苗长
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Language Models are Few-Shot Learners
靓仔沾点健忘症，写给时间下游的自己
08-30 1309
最近的研究表明，通过在大量文本语料上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，可以在许多自然语言处理任务和基准测试中取得显著进展。尽管这种方法在架构上通常是任务无关的，但它仍然需要特定任务的微调数据集，通常包含数千到数万个示例。相比之下，人类可以通常仅凭几个示例或简单的指令就能完成新的语言任务，而当前的自然语言处理系统在这方面仍然存在较大的困难。在这里，我们展示了扩大语言模型规模可以大大提升任务无关的少量示例表现，有时甚至能与之前最先进的微调方法相媲美。具体而言，我们训练了GPT-3，这是一个拥有。
【论文笔记】Language Models are Few-Shot Learners A部分
m0_48948682的博客
03-06 2068
GPT-3 技术报告。
论文笔记：Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners
qq_43183860的博客
10-08 2724
1.动机 GPT-3 仅仅通过 一个自然语言提示（prompt）和 少量的任务示例就可以作出正确的预测，在Zero-shot、One-shot和Few-shot的场景下展现出了优秀的性能。通常情况下BERT这类微调模型总是需要一些样例来更新模型的参数从而让模型更加适应当前的任务，但是GPT-3可以通过不使用一条样例的Zero-shot、仅使用一条样例的One-shot和使用少量样例的Few-shot来完成推理任务。下面是对比微调模型和GPT-3三种不同的样本推理形式图： 但是拥有1750亿参数的GPT-.
Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
s_m_c的博客
08-06 1800
紧随其后的是密集的前馈层。为了保证在训练初始阶段模型和原先的LLM不至于偏差太远，作者采用了门控机制，具体来说就是将新层的输出乘上一个可学习的tanh⁡(a)，将LLM的原先输入与其加和，只需要在初始化时候将a=0即可确保初始化时候和原先LLM无太大偏差。作者对在训练过程中每一LM层的a变化进行了可视化，可发现两个规律，第一随着层数加深，门控值则更大，第二随着训练过程，门控值也逐渐变大，这个倒是符合我们的认识，浅层提取基础特征而深层则更加富有语义信息，因此在深层中的门控更大有利于引入更多的视觉语义信息。
【论文阅读】Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition（已复现）
cainiaomyf的博客
09-30 2769
小样本学习是一个具有挑战性的问题，因为只提供了少量样本来识别新的类别。最近的一些研究利用了额外的语义信息，例如类别名称的文本嵌入，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决稀缺样本的问题。然而，这些方法仍然受到从稀缺支持样本中学习到的虚假视觉特征的影响，导致收益有限。在本文中，我们提出了一种用于小样本学习的新颖语义提示（Semantic Prompt，SP）方法。我们并非简单地利用语义信息来修正分类器，而是探索将语义信息作为提示来自适应地调整视觉特征提取网络。
LLaMA的解读与其微调(含LLaMA 2)：Alpaca-LoRA/Vicuna/BELLE/中文LLaMA/姜子牙
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还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节)​该项目部分一开始是作为此文《》的第4部分，但但随着研究深入 为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分 开源项目』抽取出来 独立成本文。
Pre-trained_Vision_and_Language_Transformers_Are_Few-Shot_Incremental_Learners_CVPR_2024_paper
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### 关于预训练视觉与语言Transformer在CVPR 2024会议上的论文 对于预训练视觉与语言Transformer作为少样本增量学习器的研究，在CVPR 2024会议上确实存在相关讨论和发表的工作。然而，具体到CVPR 2024的论文列表...
最新-时间序列-顶会顶刊论文汇总【论文/源码链接】
weixin_45016199的博客
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这半年我一直在看时间序列相关的论文，这篇汇总非常有用，全是干货。顶会顶刊，开源代码。祝学习愉快！【搬运自github】【侵删】
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part2
zincrain的博客
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Online Multitask Learning with Long-Term Memory Fewer is More: A Deep Graph Metric Learning Perspective Using Fewer Proxies Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Forecasting On Reward-Free Reinforcement Learning with Linear Function A.
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
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本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
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本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
w987333120的博客
12-03 327
本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
使用 DeepSeek 提升工作效率
Deng872347348的博客
12-03 496
摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工
python中快速更新ini文件之方法~
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Python标准库中的configparser模块可方便读写INI格式配置文件。通过ConfigParser()创建对象，使用read()读取文件，set()修改键值，write()保存更改。示例代码展示了更新INI文件的完整流程：创建解析器、读取文件、修改指定分组下的键值、保存修改并清理对象。使用前需导入configparser模块。该方法简单高效，适用于处理标准INI格式的配置文件。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
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本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
Java学习之旅第三季-27：模块系统（一）
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欢迎来到我的博客！
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#### ViLBERT (Vision-and-Language BERT) ViLBERT扩展了经典的BERT结构至多模态场景下，支持同时接收图片区域特征及相应描述作为输入。通过对齐不同粒度的信息单元，ViLBERT实现了更加精细的语义理解水平。 #### ...
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