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文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-684383.html
題目: Learning multiple visual domains with residual adapters
機構：牛津VGG組
論文: 文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-684383.html
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目的：大模型預訓練+微調范式，微調成本高。adapter只只微調新增的小部分參數(shù)【但adapter增加了模型層數(shù)，引入了額外的推理延遲?！?Adapters最初來源于CV領域的《Learning multiple visual domains with residual adapters》一文，其核心思想是在神經網(wǎng)絡模塊基礎上添加一些殘差模塊，并只
本文首發(fā)于微信公眾號 CVHub，未經授權不得以任何形式售賣或私自轉載到其它平臺，違者必究！ Title: LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of Language Models with Zero-init Attention Code: https://github.com/zrrskywalker/llama-adapter PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.16199.pdf Instruction-Following 指令跟隨方法：是指通過
軌跡預測是為自動系統(tǒng)提供安全和智能行為的一項重要任務。多年來已經提出了許多改進空間和時間特征提取的前沿方法。 然而，人類行為天然是多模態(tài)和不確定的：給定過去的軌跡和周圍環(huán)境信息，智能體可以在未來有多個可能的軌跡。為了解決這個問題，最近研究了一項
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