Ajax 请求头中常见content-type

最新推荐文章于 2025-05-15 14:40:13 发布
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该博客主要围绕Ajax请求头中常见的Content-Type展开，虽未看到具体内容，但推测会介绍不同Content-Type的特点、使用场景等信息技术相关知识，帮助开发者更好处理请求。

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弓长张帆
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【ECCV 2022】Visual Prompt Tuning
梁瑛平的博客
09-27 1803
目前采用预训练模型的方法包括更新所有的主干参数，即完全微调。本文则介绍了视觉提示调优（VPT）作为一种有效的大型 Transformer 模型的替代方案。VPT 从有效调优大型语言模型的最新进展中获得灵感，在输入空间中只引入了少量（少于模型参数的1%）的可训练参数，同时保持模型主干冻结。对各种下游识别任务的广泛实验表明，与其他参数高效的调优协议相比，VPT获得了显著的性能提高。最重要的是，在许多情况下，VPT在跨模型容量和训练数据规模的情况下甚至优于完全微调，同时降低了每个任务的存储成本。
Visual Prompt
一位不是很硕的鉴伪方向硕士
04-03 2305
正如随着attention机制和transformer在NLP成为主流，attention+CNN、Vit、Swin-transformer、ShiftVit等基于attention和transformer的CV模型不断涌出一样；在看到prompting在NLP变得越来越火时，我们自然问道：Why not visual prompting?
【提示学习论文七】Visual Prompt Tuning论文原理
weixin_51293984的博客
01-16 2282
这篇文章于2022年发表在ECCV（European Conference on Computer Vision），作者是Menglin Jia, Luming Tang,Bor-Chun Chen, Claire Cardie, Serge Belongie,Bharath Hariharan, Ser-Nam Lim。VPT是一种有效的用于大规模Transformer的视觉微调，只需要在输入空间引入少量可训练参数，同时冻结backbone。
【论文阅读】《Visual Prompt Tuning》
weixin_44001371的博客
07-15 1657
目前调整预训练模型的工作方式包括更新所有骨干参数，即。本文介绍了，作为大规模视觉变换器模型全面微调的高效替代方案。VPT 从高效调整大型语言模型的最新进展中汲取灵感，只在输入空间中引入少量（少于模型参数的 1%）可训练参数，同时保持模型主干冻结。通过对各种下游识别任务的广泛实验，我们发现与其他参数高效调整协议相比，VPT 能显著提高性能。最重要的是，在模型容量和训练数据规模方面，VPT 在很多情况下甚至优于完全微调，同时降低了每个任务的存储成本。代码见。
论文Visual Prompt Tune（视觉提示微调）详解
最新发布
Keep_Trying_Go的博客
05-15 862
还记得我们之前讲的“CLIP-Count（基于文本指导的零样本目标计数）”论文的内容吗，如果看过的小伙伴应该知道CLIP-Count论文的作者就使用到了“Visual Prompt Tune”方法训练模型。我们今天来看这篇论文也是因为CLIP-Count提到了这一点。如果迁移微调的模型比较大的话，是不是也可以尝试采用“visual prompt tune”呢，关于这一点大家可以去尝试一下。同样，《Visual Prompt Tune》这篇论文的作者也是认为当前基于模型的全微调对于参数量大的模型并不好，不仅
Visual Prompt Tuning
qq_46563097的博客
05-16 4677
目前适应预训练模型的操作方法涉及更新所有backbone参数，即fine-tuning。本文介绍了视觉提示调优(Visual Prompt Tuning, VPT)作为一种高效的、有效的替代方案，用于大规模Transformer模型的视觉微调。VPT从最近高效调优大型语言模型的进展中获得灵感，在输入空间中只引入少量(不到模型参数的1%)可训练参数，同时保持模型主干冻结。通过对各种下游识别任务的广泛实验，我们表明，与其他参数高效调优协议相比，VPT实现了显著的性能提升。
Visual Prompt Tuning (VPT)
wandererXX的博客
11-16 3510
VPT阅读笔记
VFPT: Visual Fourier Prompt Tuning
weixin_50917576的博客
12-08 989
随着基于transformer的视觉模型的规模不断增长，为新任务调整这些大规模预训练模型已经变得越来越参数密集。针对这一趋势，提出了一种参数有效微调（PEFT）方法——视觉提示调谐。尽管取得了成功，但在几乎所有PEFT方法中都存在一个显著的研究挑战：当预训练和微调阶段使用的数据集之间存在实质性差异时，会观察到显著的性能下降。为了解决这一挑战，我们从人类视觉认知中汲取灵感，并提出了视觉傅立叶提示调谐（visual Fourier Prompt Tuning, VFPT）方法...
论文解读：(CAVPT)Dual Modality Prompt Tuning for Vision-Language Pre-Trained Model
weixin_50917576的博客
04-26 1912
随着大型预训练视觉语言模型(如CLIP)的出现，可转移表征可以通过及时调整适应广泛的下游任务。从存储在预训练模型中的一般知识中，提示调优探测下游任务的有益信息。最近提出了一种名为上下文优化(CoOp)的方法，该方法从语言方面引入了一组可学习向量作为文本提示。然而，单独调整文本提示符只能调整合成的“分类器”，而不能影响图像编码器的计算视觉特征，从而导致次优解。在本文中，我们提出了一种新的双模态提示调谐(DPT)范式，通过同时学习文本和视觉提示。
MVPT: Multitask Vision-Language Prompt Tuning
weixin_50917576的博客
07-10 1604
最近的大规模视觉语言模型，在自然语言监督下对各种各样的图像进行预训练(即CLIP [67]， ALIGN[38]和Florence [96])在野外图像分类[50,67]和开放词汇检测[29]方面表现出较强的开放集识别能力。尽管具有令人印象深刻的zero-shot传输能力，但将这些大规模视觉语言模型应用于下游任务存在自身的挑战。由于巨大的参数大小和众所周知的过拟合问题，对整个模型进行微调通常是令人望而却步的。
Visual Prompt Tuning 笔记
小鬼漫步的博客
08-05 1018
Prompt在纯CV中的应用
【论文笔记】Visual Prompt Tuning
小嗷犬的博客
12-15 1524
当前在适应预训练模型的方法中，涉及更新所有骨干参数，即全量微调。本文介绍了视觉提示微调（VPT），作为大规模视觉Transformer模型中全量微调的高效且有效的替代方案。受到最近在大规模语言模型高效调优方面的进展的启发，VPT在保持模型骨干冻结的同时，仅在输入空间引入少量（小于模型参数的1%）可训练参数。通过在广泛下游识别任务上的大量实验，我们表明VPT相较于其他参数高效调优协议实现了显著的性能提升。
视觉大模型提示微调（visual prompt tuning，2022ECCV）
qq_36101623的博客
12-21 2818
在使用预训练的ViT骨干的跨不同领域的24个下游识别任务中，VPT击败了所有其他迁移学习基线，甚至在20个案例中超越了全面微调，同时保持了对于每个个别任务存储显著较少参数（不到骨干参数的1%）的优势（图1(c)）。借鉴最近在NLP中关于Prompting的进展 [50,48,45,51]，我们提出了一种新的简单而高效的方法来适应下游视觉任务的Transformer模型（图1(b)），即Visual-Prompt Tuning（VPT）。我们遵循原始的配置，例如，划分的图像补丁数量，是否存在[CLS]等。
Visual Prompt Tuning笔记
m0_46261292的博客
04-15 531
对于大多数识别任务来说，大多数的精确结果是来自基础模型在全新数据上训练的结果，但将大型模型应用在下游任务本身就是一个需要解决的问题。现有的策略是用full fine-tuning预训练，这种方式需要为每个任务存储部署大量骨干参数，非常耗费资源。而Transformer恰好参数远大于卷积神经网络，更浪费。作者的方法只在输入空间中引入少量特定于任务的可学习参数，同时在下游训练期间冻结整个预训练的Transformer骨干，结果对24种下游识别任务都有不错的表现。
【论文极速读】Prompt Tuning——一种高效的LLM模型下游任务适配方式
机器学习杂货铺1号店
09-29 2345
Prompt tuning是一种高效的LLM下游任务适配方式
prompt论文
03-13
<think>好的，我现在需要处理用户关于查找与“prompt”相关的研究论文的请求。首先，用户已经提供了一些现有的引用，比如引用[1]到[4]，其中引用[4]提到了魏杰森等人的思维链提示论文。用户可能需要更多类似的文献。 首先，我应该确定用户的需求范围。用户提到“prompt related research papers”，这可能包括提示工程（prompt engineering）、提示方法在NLP中的应用、以及相关的模型优化技术。需要确保覆盖不同子领域的关键论文。 接下来，我需要回忆或查找相关的重要论文。例如，2020年提出的PET（Pattern-Exploiting Training）方法，这属于提示工程的一部分。另外，还有关于零样本、少样本学习的研究，比如GPT-3的相关论文。此外，还有提示在对话系统中的应用，如Google的LaMDA，以及多模态提示，如CLIP模型。 然后，我需要检查用户提供的现有引用，确保不重复。引用[4]已经提到了思维链提示，因此需要补充其他相关研究。例如，可以包括PET、GPT-3、FLAN等模型的研究，以及多模态和自动化提示生成的工作。 另外，用户可能需要了解如何访问这些论文，所以需要提及常用的平台如arXiv、Google Scholar，以及工具如Connected Papers。同时，注意引用格式的正确性，包括作者、标题、期刊或预印本信息以及arXiv编号。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续需求，比如具体子领域、最新趋势或实际应用，确保问题具有引导性，帮助用户深入探索主题。</think>关于提示（prompt）相关研究的重点论文推荐如下： ### 核心研究方向及代表作 1. **提示工程基础理论** - 《Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing》系统梳理了NLP领域中的提示学习方法论[^5] - 《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》提出参数高效的提示调优方法$$ \mathcal{L}_{prompt} = \mathbb{E}_{(x,y)}[-\log P(y|x,prompt)] $$ [^6] 2. **思维链推理** - 您已提到的魏杰森团队工作《Chain-of-Thought Prompting》是该领域奠基性研究[^4] - 最新进展《Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models》提出自动化思维链生成框架[^7] 3. **多模态提示** - 《Multimodal Prompting with Missing Modalities for Visual Recognition》解决多模态数据缺失下的提示学习问题[^8] - 《Prompting Vision-Language Models for Efficient Video Understanding》将提示学习扩展到视频理解领域[^9] 4. **提示自动化** - 《AutoPrompt: Automatic Prompt Construction for Masked Language Models》开发自动生成提示的算法 $$ \max_{p} \mathbb{E}_{x}[\log P(y|x,p)] $$ [^10] ### 论文获取途径 1. arXiv预印本平台（https://arxiv.org） 2. ACL Anthology（https://aclanthology.org） 3. Google Scholar关键词： ```python search_terms = "prompt engineering|chain of thought|prompt tuning|in-context learning" ```
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