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旋转式位置编码（ROPE） 原始的Sinusoidal位置编码总的感觉是一种“想要成为相对位置编码的绝对位置编码”。一般来说，绝对位置编码具有实现简单、计算速度快等优点，而相对位置编码则直接地体现了相对位置信号，跟我们的直观理解吻合，实际性能往往也更好。由此可见，如果可以通过绝对位置编码的方式实现相对位置编码，那么就是“集各家之所长”、“鱼与熊掌兼得”了。Sinusoidal位置编码隐约做到了这一点，但并不够好。 本文将会介绍我们自研的Rotary Transformer（RoFormer）模型，它的主要改动是应用了笔者构思的“旋转式位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）”，这是一种配合Attention机制能达到“绝对位置编码的方式实现相对位置编码”的设计。而也正因为这种设计，它还是目前唯一一种可用于线性Attention的相对位置编码。 RoFormer：https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer 基本思路 这里简要介绍过RoPE： Transformer位置编码...

不同于RNN、CNN等模型，对于Transformer模型来说，位置编码的加入是必不可少的，因为纯粹的Attention模块是无法捕捉输入顺序的，即无法区分不同位置的Token。为此我们大体有两个选择： 想办法将位置信息融入到输入中，这构成了绝对位置编码的一般做法； 想办法微调一下Attention结构，使得它有能力分辨不同位置的Token，这构成了相对位置编码的一般做法。 虽然说起来主要就是绝对位置编码和相对位置编码两大类，但每一类其实又能衍生出各种各样的变种，为此研究人员可算是煞费苦心、绞尽脑汁了，此外还有一些不按套路出牌的位置编码。本文就让我们来欣赏一下研究人员为了更好地表达位置信息所构建出来的“八仙过海，各显神通”般的编码方案。 绝对位置编码 形式上来看，绝对位置编码是相对简单的一种方案，但即便如此，也不妨碍各路研究人员的奇思妙想，也有不少的变种。一般来说，绝对位置编码会加到输入中：在输入的第 𝑘 个向量 \(𝑥_𝑘\) 中加入位置向量 \(𝑝_𝑘\) 变为 \(\boldsymbol{x}_k + \boldsymbol{p}_k\) ，其中 \(...

SigLIP 概述 CLIP自提出以来在zero-shot分类、跨模态搜索、多模态对齐等多个领域得到广泛应用。得益于其令人惊叹的能力，激起了研究者广泛的关注和优化。 目前对CLIP的优化主要可以分为两大类： 其一是如何降低CLIP的训练成本； 其二是如何提升CLIP的performance。 对于第一类优化任务的常见思路有3种。 优化训练架构，如 LiT 通过freezen image encoder，单独训练text encoder来进行text 和image的对齐来加速训练； 减少训练token，如 FLIP 通过引入视觉mask，通过只计算非mask区域的视觉表征来实现加速（MAE中的思路） 优化目标函数，如 CatLIP 将caption转为class label，用分类任务来代替对比学习任务来实现加速。 对于第二类提升CLIP的performance最常用和有效的手段就是数据治理，即构建高质量、大规模、高多样性的图文数据，典型的工作如：DFN。 SigLIP这篇paper 提出用sigmoid...

BLIP 论文名称 ：BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation (ICML 2022) 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2201.12086.pdf 代码地址： https://github.com/salesforce/BLIP 官方解读博客： https://blog.salesforceairesearch.com/blip-bootstrapping-language-image-pretraining/ 背景和动机 视觉语言训练 (Vision-Language Pre-training, VLP) 最近在各种多模态下游任务上取得了巨大的成功。然而，现有方法有两个主要限制： 模型层面： 大多数现有的预训练模型仅在基于理解的任务或者基于生成的任务方面表现出色，很少有可以兼顾的模型。比如，基于编码器的模型，像 CLIP，ALBEF 不能直接转移到文本生成任务...

CLIP算法原理 CLIP 不预先定义图像和文本标签类别，直接利用从互联网爬取的 400 million 个image-text pair 进行图文匹配任务的训练，并将其成功迁移应用于30个现存的计算机视觉分类。简单的说，CLIP 无需利用 ImageNet 的数据和标签进行训练，就可以达到 ResNet50 在 ImageNet数据集上有监督训练的结果，所以叫做 Zero-shot。 CLIP（contrastive language-image pre-training）主要的贡献就是 利用无监督的文本信息，作为监督信号来学习视觉特征 。 CLIP 作者先是回顾了并总结了和上述相关的两条表征学习路线： 构建image和text的联系，比如利用已有的image-text pair数据集，从text中学习image的表征； 获取更多的数据（不要求高质量，也不要求full...

UITARS 简介 UITARS（User Interface Task Automation and Reasoning System）是由字节跳动（ByteDance）研发的原生 GUI 智能体模型： 输入方式：仅使用屏幕截图作为视觉输入 交互方式：执行类人操作（键盘输入、鼠标点击、拖拽等） 模型特性：端到端的原生智能体模型，无需复杂的中间件或框架 传统 GUI 智能体的开发往往依赖于文本信息，例如 HTML 结构和可访问性树。虽然这些方法取得了一些进展，但它们也存在一些局限性： 平台不一致性：不同平台的 GUI 结构差异很大，导致智能体难以跨平台通用。 信息冗余：文本信息往往过于冗长，增加了模型的处理负担。 访问限制：获取系统底层的文本信息通常需要较高的权限，限制了应用的范围。 模块化...