name_ch: 用你自己的声音说外语：跨语言神经编解码器语言建模 name_en: Speak Foreign Languages with Your Own Voice：Cross-Lingual Neural Codec Language Modeling paper_addr: http://arxiv.org/abs/2303.03926 date_publish: 2023-03-07 1 读后感 对 VALL-E 的扩展，以源语言语音和目标语言文本为提示，预测目标语言语音的声学标记序列，可用于从语音到语音的翻译任务。它可以生成目标语言的高质量语音，同时保留看不见的说话者的声音、情感和声学环境。有效缓解了外国口音问题，可以通过语言 ID 来控制。 以从源文本和目标文本中导出的音素序列，以及从音频编解码器模型中导出的源声学标记作为提示，生成目标语音。 2 介绍 主要贡献 • 提出 VALL-E X 条件跨语言语言模型，以源语言语音和目标语言文本为提示，预测目标语言声学标记。 • 多语言上下文学习框架，能保持看不见的说话者的声音、情感和语音背景，仅依赖源语言中的一个句子提示 ...

name_ch: AudioLM：一种音频生成的语言建模方法 name_en: AudioLM：a Language Modeling Approach to Audio Generation date_publish: 2022-09-07 paper_addr: http://arxiv.org/abs/2209.03143 1 读后感 主要解决生成语音的两个问题：一致性和高质量。 2 摘要 这是一个利用长期一致性生成高质量音频的框架，它先将音频输入转成一系列离散的 token，然后将生成音频作为表示空间的语言建模。提出了一种混合的分词方案来平衡重建质量和长依赖的结构。 使用Mask 方法捕获长距离的关系，最终使用离散编码生成高品质的合成效果。它可以通过简短的提示，来生成自然连贯延续语音。利用大量无监督数据训练，在没有任何文字标注或注释的情况下，AudioLM 会生成句法和语义上合理的语音延续，同时还保持说话人身份和不可见的说话人的韵律。另外，还可以生成钢琴音乐。 3 介绍 在数据都是无监督的情况下，基于 Transformer 架构。具体使用的技术包括：对抗性神经音频压缩，自监督 ...

123456name_ch: 带遮蔽的自编码器是大规模的视觉学习者name_en: Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learnersothers: MAE 论文逐段精读 https://www.bilibili.com/video/BV1sq4y1q77t/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=eef058f284e51ad4598d556801a9fc84paper_addr: https://ieeexplore.ieee.org/document/9879206/journal: 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)date_publish: 2022-06-01 1 读后感 图像领域的无监督学习，延续 ViT 使用 Transformer 结构 论文阅读_ViT，学习 BERT 遮蔽图片块，然后预测被遮蔽的块实现自我学习 autoencoder。 ...

读后感 一般跨领域论文，方法优点在于在 RL 应用于 ICU，缺点在于 RL 方法比较老，处理不了连续数据，所以试了很多离散方法，我觉得用深度学习可能就解决了，另外，奖励只使用了患者是否死亡，比较粗。 目标 其目的不是进行脓毒症诊断，而是利用分布式 RL 学习和评估治疗策略。 算法为每个状态 - 动作对的奖励分布建模，而不仅仅是期望值。 还设计了一种新的脓毒症模拟器 (见 2.4 节)，该模拟器可以近似模拟患者在 ICU 接受治疗时的脓毒症过程。分成两部分数据，分别跑，然后对比其一致性。 数据 使用 MIMIC 数据，用 SEPSIS-3.0 标注 SEPSIS。使用 kNN 基于距离的方法进入数据插补（由于有些数据不测量可能是因为医学觉得不需要）。 方法 用聚类方式离散化数据，使用 Q-Learning 实现决策。 拆分训练和测试集，好像是用训练数据训练模型，然后用测试数据测试医生操作和模型决策。 定义行为：静脉输液量和血管升压药剂量表示。血管升压药包括血管加压素、多巴胺、肾上腺素、去甲肾上腺素和去氧肾上腺素，而静脉输液包括血液制品、晶体液、胶体液和团注液。 定义状态：对用53 个特 ...

读后感 建立一个框架，用于计算和量化模型鲁棒性。使用者应根据情境，风险偏好，以及分布等角度选择不同的衡量方法。更抽象地讲，它是对不确定性的决策原则。选择不同鲁棒性评价方法会影响决策，尽量使用多个指标结合的方式。 介绍 根据经济学中的不确定型决策原则。在深度不确定性下，存在多种不确定因素共同影响决策的后果。在这样的系统中，系统性能通常使用鲁棒性指标来衡量。 具体方法介绍 Maximin 悲观原则：有若干种结果，选择每个系列中最坏结果中的最好结果 \[ Maximin = max(min_1, min_2, ..., min_n) \] ### Maximax 乐观原则：有若干种结果，选择每个系列中最好结果中的最好结果 \[ Maximax = max(max_1, max_2, ..., max_n) \] Hurwicz optimism-pessimism rule 折衷原则：按比例结合乐观和悲观原则 \[ HOR = αMaxmin + (1 − α)Maximax \] ### Laplace's principle of insufficient reason 不充分理由原则： ...

读后感 OpenAI 出品，应用于 DALL-E 2。主要实现了以文本为条件生成图像。它在图像的还原和生成过程中，利用了图像与文本间的映射关系，文本可以看作是人对图片内容的抽象，它让模型从人的视角“看”图片，识别了其中人觉得最重要的内容；在图片内容和人类概念之间建立联系，并能通过文本描述的概念来生成和编辑图片。 从技术层面看，它主要基于 CLIP，Diffusion 模型，并在 GLIDE 的方法之上进行了改进（之前 GLIDE 尝试了有分类的 CLIP，本文尝试了无分类的 CLIP；GLIDE 对 Diffusion 中加噪图片训练 CLIP 对齐嵌入，本文用不加噪图片做 CLIP）。 介绍 CLIP 模型在图片和文本之间建立映射关系，能很好的获取图片的含义和风格。本文基于 CLIP，提出了两阶段模型（如图）：首先，生成给定文本描述对应的 CLIP 图像嵌入，然后，用解码器生成以图像嵌入为条件的图像。其解码器尝试了自回归和扩散两种方法，发现扩散模型效率更高。 其核心逻辑如图所示：虚线上结合了文本和图像的表示空间；虚线下是生成图片的过程，用文本嵌入产生一个图像嵌入，然后利用这个嵌入在条 ...

读后感 使用大量数据的对比学习，基于对齐图片和文本嵌入的原理，实现了根据图像生成描述文本的功能，为后续根据文本生成图像奠定了基础。 介绍 文中提出 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）方法，即：对比式语言 - 图像预训练。它的先进性在于：之前模型只能判断图片是否属于固定类别，而它可以根据一张图片内容，生成文本描述，或者利用文本描述的新类别匹配图片，而无需根据新类别调优模型，即零样本学习。 具体实现方法利用少量有标注数据和大量无标注数据（4 亿个图片文本对）方法建模，利用对比学习训练模型，对齐文本和图像的嵌入。通过在 30 多个不同的现有视觉数据集上进行基准测试，证明该模型能很好地应用到大多数任务中。 它为后面一系列的图像生成模型（利用文本生成图片）奠定了基础。比如：用 DALL-E(unCLIP) 用“小狗吹喇叭”自动生成对应的图片。 方法 数据 虽然 MS - COCO 和 Visual Genome 是高质量的人工标记数据集，但按现代标准它们都很小。YFCC100M，在 1 亿张照片中，保留带有自然语言标题和/或英文描述的图片， ...

123456name_ch: 将 16x16 的块看作词：用 Transformers 实现大规模图像识别name_en: An Image is Worth 16x16 Words：Transformers for Image Recognition at Scalepaper_addr: http://arxiv.org/abs/2010.11929code: https://github.com/google-research/vision_transformerdate_publish: 2021-06-03other src: ViT 论文逐段精读：https://www.bilibili.com/video/BV15P4y137jb/?spm_id_from=333.999.0.0 读后感 ViT 是 Vision Transformer 的缩写，是 2020 年 Google 团队提出的将 Transformer 应用在图像分类的模型。ViT 将输入图片分为多个 patch，再将每个 patch 投影为固定长度的向量送入 Transformer，后续 encoder 的操 ...

name_ch: 切分任何东西 name_en: Segment Anything paper_addr: http://arxiv.org/abs/2304.02643 date_publish: 2023-04-05 demo: https://segment-anything.com 读后感 论文提出 Segment Anything (SA) 模型，无需精调，即可通过文本提示进行图像分割(抠图)。 SA 基于将 Transformer 模型应用到图像处理领域 ViT 论文阅读_ViT，对图像的无监督学习 MAE 论文阅读_MAE，以及文本图像相互映射的 CLIP 论文阅读_图像生成文本_CLIP，可以说它是图像领域大模型落地的一个精典范例。 之前的图像分割模型，比如要识别图中的猫，先需要做一些标注数据，用工具把图中的猫标注出来，然后用这些标注数据在 pretrain 模型的基础上 fine-tune。 SA 论文解决了两个问题：把文字描述和图中形象联系起来；在不 fine-tune 的情况下解决 zero-shot 问题。另外，本文的一大亮点是：用先交互后自动的方式标注了数以十 ...

仅代表个人看法，不喜勿喷。 The limits of my language means the limits of my world. (Ludwig Wittgenstein) 我的语言的极限意味着我的世界的极限。——维特根斯坦 大语言模型解决的不仅是处理文本相关问题，它带来的是人对世界的理解，或者说让机器可以直接理解人的意图，而不再需要翻译成指邻、代码，而语言本身又隐含了人对世界的理解。从这个角度看，自然语言模型引领 AI 时代的进步也就不足为奇了。 十年前说这个，可能觉得很科幻吧；三年前，当看到 GPT-3 生成的驴唇不对马嘴的文章和回答，也只当是个炒作的噱头，一笑了之；最近两个月发布的 AI 进展真称得上是日新月异了，在这一刻，当 ChatGPT 仅两个月就月活过亿，那只能说，你可以不变，但阻止不了世界改变。 过分拟合人的想法是对真实世界的扭曲 图片来自 GPT-4 论文 [1]，对比了预训练模型和使用强化学习调优后模型预测的分布。可以看到，没调前（左图）和真实分布基本是一致的：世界是什么样，模型就学成了什么样；学习调优反而不一致了。强化学习的目标是让 AI 的回答更符 ...