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基于SAM的无人艇多源图像分割研究
1
作者 杨博 谢杨柳 +4 位作者 张天航 杨远鹏 李祥生 马向峰 韩玮 《无人系统技术》 2024年第2期73-81,共9页
针对无人艇多源传感器的图像分割问题,开展了结合图像分割大模型与大模型低成本微调技术的研究,以增强感知大模型在无人系统上的实用性。首先将分割大模型应用于无人艇可见光、红外和声学图像分割,并对其性能进行了比较。经对比发现,分... 针对无人艇多源传感器的图像分割问题,开展了结合图像分割大模型与大模型低成本微调技术的研究,以增强感知大模型在无人系统上的实用性。首先将分割大模型应用于无人艇可见光、红外和声学图像分割,并对其性能进行了比较。经对比发现,分割大模型对可见光和红外图像分割效果好,但对声学图像的分割性能存在严重下降。随后利用低秩自适应算法对分割大模型编码器部分进行了微调训练,以适应声学图像分割任务。微调后的分割大模型对声学图像的分割性能得到显著提升,Dice相似系数平均值相比初始分割大模型提高了52.88%,证明了方法的有效性。作为一种大模型的微调技术,低秩自适应算法使用低秩近似来降低权重矩阵维度,大幅减少模型中可训练的参数量,在提升训练效率的同时降低了训练成本。 展开更多
关键词 无人艇 多源 传感器 图像分割 分割大模型 低秩自适应算法
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大语言模型引导的文本摘要技术与系统
2
作者 黄君豪 朱锦文 +2 位作者 向宗元 李萌坚 毛瑞琛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期29-33,共5页
在实际业务中时,常面临文本与它对应的其他模态在时间响应上难以同步的问题。例如,数字人实时手语表演无法与新闻口播同步播放。为了解决长度可控问题,提出一种基于大语言模型(LLM)的文本摘要解决方案,旨在保持原文语义不变的前提下将... 在实际业务中时,常面临文本与它对应的其他模态在时间响应上难以同步的问题。例如,数字人实时手语表演无法与新闻口播同步播放。为了解决长度可控问题,提出一种基于大语言模型(LLM)的文本摘要解决方案,旨在保持原文语义不变的前提下将文本压缩至指定长度。首先通过模板调优和人工评估的方式,确定最适合长度可控文本摘要的LLM和模板;在此基础上,利用ChatGPT得到一定量优质的满足长度需求的文本摘要训练样本;其次,结合低秩自适应微调(LoRA)技术,利用生成的数据样本集对选定的大语言模型Baichuan-13B-Chat进行微调。在推理阶段,通过微调后的LLM生成多个结果和文本筛选模块打分,最终得到语义相对完整且长度满足要求的摘要文本。实验结果表明,所提方案在亚运手语新闻数据中指标显著提升,人工评估的平均满意度达到88.53%,整体压缩达标率达到73.7%,基本满足实际生产应用的需求。 展开更多
关键词 文本摘要 长度可控 大语言模型 低秩自适应微调 模板调优 文本筛选
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融合思维链和低秩自适应微调的方面情感三元组抽取
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作者 曾碧卿 陈鹏飞 姚勇涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期53-62,共10页
方面情感三元组抽取(ASTE)任务是方面级情感分析的重要子任务之一,传统的监督学习方法在该任务上取得了SOTA或接近SOTA的效果。然而,随着深度神经网络的发展,生成式大型语言模型(LLM)为该任务带来了更多的可能性。目前大多数工作都是直... 方面情感三元组抽取(ASTE)任务是方面级情感分析的重要子任务之一,传统的监督学习方法在该任务上取得了SOTA或接近SOTA的效果。然而,随着深度神经网络的发展,生成式大型语言模型(LLM)为该任务带来了更多的可能性。目前大多数工作都是直接对LLM进行微调,但是忽略了LLM的幻觉现象,导致性能下降。提出一种融合思维链技术和LLM低秩自适应(Lo RA)微调LFC方法,实现生成式的ASTE新范式,以提升任务性能。在LFC中,首先基于思维链技术,通过人工构造少量推理样本,并利用LLM生成具有推理结构的增强数据集。将增强数据集用于微调Chat GLM3-6B模型的学习。在微调过程中,采用Lo RA微调技术提高在低资源环境下适配ASTE任务的效果。实验结果表明,LFC方法相比于最优的基线模型在Res14、Lap14、Res15和Res164个数据集上的F1值分别提升8.37、12.31、11.07和8.43个百分点,该方法不仅能够准确地识别三元组,而且在一定程度上优化了LLM的幻觉现象。 展开更多
关键词 方面情感三元组抽取 大型语言模型 低秩自适应微调 思维链 提示学习
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