花店網(wǎng)站建設(shè)課程設(shè)計(jì),阿里跨境電商平臺(tái)有哪些,鄭州網(wǎng)站推廣排名,站內(nèi)優(yōu)化怎么做論文標(biāo)題#xff1a;Graph4MM: Weaving Multimodal Learning with Structural Information 論文地址#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2510.16990 創(chuàng)新點(diǎn) 針對(duì)以往多模態(tài)學(xué)習(xí)方法在捕捉復(fù)雜模態(tài)交互方面的局限性#xff0c;提出了Graph4MM框架#xff0c;該框架能夠?qū)⒔Y(jié)…論文標(biāo)題Graph4MM: Weaving Multimodal Learning with Structural Information論文地址https://arxiv.org/pdf/2510.16990創(chuàng)新點(diǎn)針對(duì)以往多模態(tài)學(xué)習(xí)方法在捕捉復(fù)雜模態(tài)交互方面的局限性提出了Graph4MM框架該框架能夠?qū)⒔Y(jié)構(gòu)信息從多跳鄰居整合到基礎(chǔ)模型中并以合理的方式融合特定模態(tài)的表示。通過理論和實(shí)證分析研究了在基礎(chǔ)模型時(shí)代圖在多模態(tài)學(xué)習(xí)中的作用。研究發(fā)現(xiàn)利用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來引導(dǎo)模態(tài)內(nèi)和模態(tài)間的交互比將圖作為一個(gè)獨(dú)立模態(tài)更為有效。方法本文的主要研究方法是提出了一個(gè)名為Graph4MM的圖基多模態(tài)學(xué)習(xí)框架該框架通過整合多跳鄰居的結(jié)構(gòu)信息到基礎(chǔ)模型中并以合理的方式融合不同模態(tài)的特定信息來解決多模態(tài)學(xué)習(xí)中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)關(guān)系問題。具體來說研究者們引入了Hop-Diffused Attention機(jī)制它利用因果掩碼和跳擴(kuò)散技術(shù)將多跳結(jié)構(gòu)信息整合到自注意力機(jī)制中避免了過度平滑的問題并且不需要通過堆疊多個(gè)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN層來進(jìn)行多跳信息聚合。此外研究者們還設(shè)計(jì)了MM-QFormer這是一個(gè)多映射查詢變換器用于促進(jìn)不同模態(tài)之間的信息融合。通過這些方法Graph4MM能夠有效地捕捉模態(tài)內(nèi)和模態(tài)間的復(fù)雜交互關(guān)系從而在多模態(tài)學(xué)習(xí)任務(wù)中取得了顯著的性能提升。多模態(tài)關(guān)系圖示本圖展示了多模態(tài)數(shù)據(jù)在文檔中的復(fù)雜關(guān)系其中章節(jié)、圖像、標(biāo)題和頁(yè)面描述形成了一個(gè)結(jié)構(gòu)化的圖。圖中通過箭頭表示不同元素之間的連接關(guān)系例如章節(jié)之間的層次關(guān)系、圖像與文本的配對(duì)關(guān)系以及圖像與頁(yè)面描述的關(guān)聯(lián)。這些關(guān)系構(gòu)成了一個(gè)復(fù)雜的圖結(jié)構(gòu)其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)如章節(jié)、圖像都可能與其他節(jié)點(diǎn)通過多跳連接相互影響。這種復(fù)雜的多模態(tài)交互關(guān)系是本文研究的核心旨在通過圖結(jié)構(gòu)來更好地理解和生成文檔中的內(nèi)容。例如給定章節(jié)的內(nèi)容、圖像及其鄰近的上下文信息模型需要生成缺失的章節(jié)內(nèi)容如Section III。這一任務(wù)不僅需要理解單個(gè)模態(tài)內(nèi)的信息還需要跨模態(tài)的融合和多跳鄰居的信息傳遞從而體現(xiàn)出圖結(jié)構(gòu)在多模態(tài)學(xué)習(xí)中的重要性。多模態(tài)圖的建模本圖展示了多模態(tài)圖的建模方式。圖中定義了一個(gè)多模態(tài)圖 G(V,E,T,P) 其中 V 表示節(jié)點(diǎn)集合E 表示邊集合T 表示文本屬性集合P 表示視覺屬性集合。每個(gè)節(jié)點(diǎn) v i 可以包含一個(gè)唯一的索引、可選的文本屬性 t v i 和可選的視覺屬性 p v i 。邊分為三種類型文本到文本、圖像到圖像和文本到圖像。圖中通過示例展示了如何將一個(gè)節(jié)點(diǎn)例如文檔中的一個(gè)章節(jié)及其相關(guān)的文本內(nèi)容、圖像和圖像標(biāo)題建模為圖結(jié)構(gòu)其中節(jié)點(diǎn)之間的連接基于它們?cè)谖臋n中的語(yǔ)義關(guān)系和共現(xiàn)關(guān)系。這種圖結(jié)構(gòu)能夠捕捉多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜交互關(guān)系為后續(xù)的多模態(tài)學(xué)習(xí)任務(wù)提供了基礎(chǔ)。Graph4MM 框架架構(gòu)圖本圖展示了 Graph4MM 框架的整體架構(gòu)。該框架通過將多模態(tài)數(shù)據(jù)文本和圖像建模為圖結(jié)構(gòu)并利用圖中的結(jié)構(gòu)信息來增強(qiáng)多模態(tài)融合從而提升多模態(tài)學(xué)習(xí)的性能。圖中詳細(xì)展示了框架的三個(gè)主要部分文本子圖、圖像子圖和預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型PLM的輸入結(jié)構(gòu)。在文本子圖和圖像子圖中框架通過Hop-Diffused Attention機(jī)制整合多跳鄰居的結(jié)構(gòu)信息該機(jī)制利用因果掩碼和擴(kuò)散機(jī)制將圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息融入到節(jié)點(diǎn)表示中。這種結(jié)構(gòu)感知的注意力機(jī)制能夠捕捉節(jié)點(diǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系同時(shí)避免過度平滑的問題。實(shí)驗(yàn)本表提供了在不同預(yù)訓(xùn)練模型PLMs、VLMs和多模態(tài)圖學(xué)習(xí)方法MMGL上Graph4MM 框架在生成任務(wù)和判別任務(wù)中的性能對(duì)比結(jié)果。表中展示了使用不同輸入設(shè)置如僅節(jié)點(diǎn)文本、節(jié)點(diǎn)文本與圖像、子圖文本、子圖文本與圖像時(shí)各模型在 BLEU-4、ROUGE-L、CIDEr生成任務(wù)指標(biāo)以及準(zhǔn)確率、召回率、精確率判別任務(wù)指標(biāo)上的表現(xiàn)。 從表中可以看出Graph4MM 在所有設(shè)置下均優(yōu)于或至少與現(xiàn)有的預(yù)訓(xùn)練 VLMs、PLMs 和多模態(tài)圖學(xué)習(xí)方法如 MMGL持平。特別是Graph4MM 在引入 Hop-Diffused Attention 和 Hop-Aware Attention 后能夠更好地捕捉多跳結(jié)構(gòu)信息從而在生成和判別任務(wù)中均取得了顯著的性能提升。例如在使用 OPT-125M 和 LLaMA-1B 作為后端時(shí)Graph4MM 的 Hop-Diffused MM-QFormer 在 BLEU-4、ROUGE-L 和 CIDEr 等指標(biāo)上均達(dá)到了最高值顯示出其在多模態(tài)學(xué)習(xí)任務(wù)中的優(yōu)越性。如何學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開局時(shí)期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來。第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見解別人只會(huì)和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫(kù)擴(kuò)展 AI 的能力?？焖匍_發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫(kù)與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)混合檢索與 RAG-Fusion 簡(jiǎn)介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)立訓(xùn)練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個(gè)月的時(shí)間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡(jiǎn)介小實(shí)驗(yàn)2手寫一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項(xiàng)目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國(guó)產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項(xiàng)目?jī)?nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個(gè)過程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】