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文章编号：1882时间：2024-06-19人气：
在多模态基础模型的研究中，上下文学习（ICL）已被证明是一种提高模型性能的有效方法。受限于基础模型的上下文长度，已有的相关研究只局限于在上下文中提供少量样本。
最新的技术进步大大增加了模型的上下文长度，这为探索使用更多示例进行上下文学习提供了可能性。
本研究选择了三种先进的多模态基础模型：gpt-4o、GPT4(V)-Turbo和Gemini1.5Pro。
数据集方面，研究团队在10个跨越不同领域和任务的数据集上进行了广泛的实验。
为了测试增加示例数量对模型性能提升：对于某些数据集，批量查询在零样本场景下显著提高了性能。这主要归因于领域校准、类别校准以及自我学习。
多样本上下文学习虽然在推理时需要处理更长的输入上下文，但通过批量查询可以显著降低每个示例的延迟和推理成本。
本研究表明，多样本上下文学习能够显著提高多模态基础模型的表现，尤其是Gemini1.5Pro模型在多个数据集上表现出持续的性能提升。批量处理查询可以在相似甚至更好的模型表现的同时，降低推理成本和延迟，显示出在实际应用中的巨大潜力。
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互联网资讯 2024-06-18 22:53:28
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互联网资讯 2024-06-18 21:04:09
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站长 2024-06-18 19:54:49
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星座 2024-06-18 15:17:41
概述我们正在寻找一位敬业的用户研究员加入我们的团队，该职位负责深入了解我们的用户需求，并提供以用户为中心的见解，以推动我们的产品开发和业务决策，职责设计和执行用户研究，包括定性和定量方法，如访谈、可用性测试、眼动追踪和调查，分析和解释用户研究数据，提取见解并提出改进建议，与产品团队、工程团队和其他利益相关者合作，将用户见解融入产品开...。
招聘 2024-06-18 15:01:29
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本站公告 2024-06-17 22:38:29
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