吴恩达团队新作 多模态多样本上下文学习 无需微调快速适应新任务

背景介绍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，方法概览本研究选择了三种先进的多模态基础模型，GPT，4o、GPT4，V，Tu...。

互联网资讯 2024-06-19 17:30:37