INCOMING TRANSMISSION

Chameleon 论文： https://arxiv.org/pdf/2405.09818 Chameleon 是一个既能做图像理解，又可以做图像或者文本生成任务的，从头训练的 Transformer 模型。完整记录了为实现 mixed-modal 模型的架构设计，稳定训练方法，对齐的配方。并在一系列全面的任务上进行评估：有纯文本任务，也有图像文本任务 (视觉问答、图像字幕)，也有图像生成任务，还有混合模态的生产任务。 如下图所示，Chameleon 将所有模态数据 (图像、文本和代码) 都表示为离散 token，并使用统一的 Transformer 架构。训练数据是交错混合模态数据 ∼10T token，以端到端的方式从头开始训练。文本 token 用绿色表示，图像 token 用蓝色表示 研究背景 Chameleon 开创了一种新的模型范式，生成理解统一架构。 多模态基础模型的一般特点是单独去建模不同的模块，一般而言通过 modal-specific 的编码器或者解码器。这带来了一个问题就是可能会限制模型 跨模态整合信息 的能力，以及 生成可以包含任意图像和文本序列的多模态文档...

简介 bagel-ai.org BAGEL 模型原生支持统一的多模态理解和生成，是一个 decoder-only 的模型，BAGEL 在包含文本、图像、视频和网络数据的大量多模态数据上进行了预训练，包括数万亿 tokens。尽管有一些研究尝试扩展其统一模型，但它们 主要仍然依赖于标准图像生成和理解任务中的图像-文本配对数据 进行训练。 然而，最近的研究发现，学术模型与 GPT-4o 和 Gemini 2.0 等 专有系统在统一多模态理解和生成方面存在显著差距 ，而这些专有系统的底层技术并未公开。作者认为，弥合这一差距的关键在于 使用精心构建的多模态交错数据进行规模化训练 。这种多模态交错数据 整合了文本、图像、视频和网络来源 。通过使用这种多样化的多模态交错数据进行扩展时，模型展现出 复杂的、新兴的多模态推理能力 。这种规模化不仅增强了核心的多模态理解和生成能力，还促进了 复杂的组合能力 ，例如自由形式的视觉操作和需要长上下文推理的多模态生成。 论文主要贡献： 数据策略创新，融合多源数据。包含： 架构设计理念，采用 Mixture-of-Transformer-Experts...

Janus 论文名称: Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation 论文地址: arxiv.org/pdf/2410.13848 项目主页 : github.com/deepseek-ai/Janus 模型 Janus 是使用一个统一的 Transformer 架构来统一多模态图像理解和多模态图像生成任务的模型。这种方法通常使用单个视觉编码器来处理这 2 个任务的输入。然而， 多模态理解和生成任务所需的表征差异很大 ： 多模态理解 任务中，视觉编码器的目的是提取高级语义信息。理解任务的输出不仅涉及从图像中提取信息，还涉及复杂的语义推理。因此，视觉编码器表示的粒度往往主要集中在高维语义的表征上。相比之下， 视觉生成任务 中，主要关注点是生成局部细节并保持图像中的全局一致性。在这种情况下，表征需要表示出细粒度的空间结构，以及纹理细节。 在同一空间中统一这两个任务的表示将导致冲突...

引言与背景 价值函数方法是强化学习中的核心技术，它解决了传统表格方法在处理大型状态或动作空间时的效率问题。本文探讨了从表格表示向函数表示的转变，这是强化学习算法发展的重要里程碑。 在强化学习的发展路径中，价值函数方法位于从基于模型到无模型、从表格表示到函数表示的演进过程中。它结合了时序差分学习的思想，并通过函数近似技术来处理复杂环境。 价值表示：从表格到函数 表格与函数表示的对比 传统的表格方法将状态值存储在一个表格中： 状态 \(s_1\) \(s_2\) \(\cdots\) \(s_n\) 估计值 \(\hat{v}(s_1)\) \(\hat{v}(s_2)\) \(\cdots\) \(\hat{v}(s_n)\) 而函数近似方法则使用参数化函数来表示这些值，例如： \[\hat{v}(s, w) = as + b = [s, 1] \begin{bmatrix} a \\ b \end{bmatrix} = \phi^T(s)w\] 其中 \(\phi(s)\in\mathbb{R}^2\) 称作是状态 \(s\) 的特征向量， \(w\) 是参数向量。...

引言 时序差分（Temporal-Difference，TD）方法是强化学习中的一类核心算法，它结合了动态规划与蒙特卡洛方法的优点。TD方法是无模型（model-free）学习方法，不需要环境模型即可学习价值函数和最优策略。 TD方法的核心特点是通过比较不同时间步骤的估计值之间的差异来更新价值函数，这种差异被称为"时序差分误差"（TD error）。TD方法可以被视为解决贝尔曼方程或贝尔曼最优方程的特殊随机逼近算法。 基础TD算法：状态值函数学习 给定策略 \(\pi\) ，基础TD算法用于估计状态值函数 \(v_\pi(s)\) 。假设我们有一些按照策略 \(\pi\) 生成的经验样本 \((s_0, r_1, s_1, ..., s_t, r_{t+1}, s_{t+1}, ...)\) ，TD算法的更新规则为： \[\begin{equation}\begin{aligned}v_{t+1}(s_t) &= v_t(s_t) - \alpha_t(s_t)[v_t(s_t) - (r_{t+1} + \gamma v_t(s_{t+1}))]\\ v_{t+1}(s) &=...

引言与背景 蒙特卡洛方法是强化学习中的重要算法类别，它标志着从基于模型到无模型算法的转变。这类算法不依赖环境模型，而是通过与环境的直接交互获取经验数据来学习最优策略。 蒙特卡洛方法在强化学习算法谱系中处于"无模型"方法的起始位置，是从基于模型的方法（如值迭代和策略迭代）向无模型方法过渡的第一步。 无模型强化学习的核心理念可以简述为： 如果没有模型，我们必须有数据；如果没有数据，我们必须有模型；如果两者都没有，我们就无法找到最优策略。在强化学习中，"数据"通常指智能体与环境交互的经验 。 均值估计问题 在介绍蒙特卡洛强化学习算法之前，我们首先需要理解均值估计问题，这是理解从数据而非模型中学习的基础。 考虑一个可以取有限实数集合 \(X\) 中值的随机变量 \(X\) ，我们的任务是计算 \(X\) 的均值或期望值： \(E[X]\) 有两种方法可以计算 \(E[X]\) ： 基于模型的方法 ：当已知随机变量的概率分布时，可以直接根据期望值的定义计算： \[E[X] = \sum_{x \in X} p(x) \cdot x\] 其中 \(p(x)\) 是 \(X\) 取值为 \(x\)...

Stanford Alpaca 结合英文语料通过Self Instruct方式微调LLaMA 7B Stanford Alpaca简介 2023年3月中旬，斯坦福的Rohan Taori等人发布Alpaca(中文名：羊驼)：号称只花100美元，人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型(即LLaMA 7B)， 具体做法是通过52k指令数据，然后在8个80GB A100上训练3个小时，使得Alpaca版的LLaMA 7B在单纯对话上的性能比肩GPT-3.5(text-davinci-003) ，这便是指令调优LLaMA的意义所在 论文《Alpaca: A Strong Open-Source Instruction-Following Model》 GitHub地址： https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca 数据地址 (即斯坦福团队微调LLaMA 7B所用的52K英文指令数据)： raw.githubusercontent.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/main/alpaca_data.json...

Adapter tuning Adapter Tuning试图在Transformer Layer的Self-Attetion+FFN之后插入一个先降维再升维的MLP（以及一层残差和LayerNormalization）来学习模型微调的知识。 在预训练模型每一层(或某些层)中添加Adapter模块(如上图左侧结构所示)，微调时冻结预训练模型主体，由Adapter模块学习特定下游任务的知识。每个Adapter模块由两个前馈子层组成，第一个前馈子层将Transformer块的输出作为输入，将原始输入维度 \(d\) 投影到 \(m\) ，通过控制 \(m\) 的大小来限制Adapter模块的参数量，通常情况下 \(m\ll d\) 。在输出阶段，通过第二个前馈子层还原输入维度，将 \(m\) 重新投影到 \(d\)...

Introduction Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet，其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据。举个栗子，我们看某个景象由于远近不同，同一个物体的大小也会有所不同，那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果。于是就有了如下的网络结构图： 于是我们的网络就变胖了，通过增加网络的宽度，提高了对于不同尺度的适应程度。但这样的话，计算量有点大了。 Point-wise Conv 为了减少在上面结构的参数量并降低计算量，于是在 Inception V1 的基础版本上加上了 \(1\times 1\) 卷积核，这就形成了 Inception V1 的最终网络结构，如下图。 这个 \(1\times1 \) 卷积就是 Pointwise Convolution ，简称 PW。利用它的目的主要是为了减少维度，还用于引入更多的非线性。 我们来简单计算下：假定上一层输出的 feature map 维度为 \(100\times 100 \times 128\) ，经过256个大小为 \(5\times5 \) 的卷积后，输出的 feature map...