必读：GenAI 开发人员的 15 篇重要 AI 论文

由柏拉图重新发布

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介绍

随着人工智能 (AI) 领域的不断发展和发展，对于有抱负的人工智能开发人员来说，了解最新的研究和进展变得越来越重要。实现这一目标的最佳方法之一是阅读面向 GenAI 开发人员的人工智能论文，其中提供了有关尖端技术和算法的宝贵见解。本文将探讨 GenAI 开发人员的 15 篇重要 AI 论文。这些论文涵盖了从自然语言处理到计算机视觉的各种主题。它们将增强您对人工智能的理解，并增加您在这个令人兴奋的领域找到第一份工作的机会。

人工智能论文对 GenAI 开发人员的重要性

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文允许研究人员和专家与更广泛的社区分享他们的发现、方法和突破。通过阅读这些论文，您可以了解人工智能的最新进展，从而保持领先地位并在工作中做出明智的决策。此外，面向 GenAI 开发人员的人工智能论文通常会提供算法和技术的详细解释，让您更深入地了解它们的工作原理以及如何将它们应用于现实世界的问题。

阅读 GenAI 开发人员的 AI 论文为有抱负的 AI 开发人员提供了多种好处。首先，它可以帮助您了解该领域的最新研究和趋势。在申请人工智能相关工作时，这些知识至关重要，因为雇主通常会寻找熟悉最新进展的候选人。此外，阅读人工智能论文可以让您扩展知识并更深入地了解人工智能概念和方法。这些知识可以应用于您的项目和研究，使您成为更有能力和技能的人工智能开发人员。

概述：GenAI 开发人员必备的人工智能论文及链接

论文 1：变形金刚：你需要的就是注意力

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论文摘要

该论文介绍了 Transformer，这是一种用于序列转换任务（例如机器翻译）的新型神经网络架构。与基于循环或卷积神经网络的传统模型不同，Transformer 仅依赖于注意力机制，消除了循环和卷积的需要。作者认为，这种架构在翻译质量、提高并行性和减少训练时间方面提供了卓越的性能。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

注意机制

Transformer 完全基于注意力机制构建，使其能够捕获输入和输出序列之间的全局依赖关系。这种方法使模型能够考虑关系，而不受序列中元素之间距离的限制。

并行化
Transformer 架构的一大优势是提高了并行性。传统的循环模型受到顺序计算的困扰，使得并行化变得具有挑战性。 Transformer 的设计允许在训练期间进行更高效的并行处理，从而减少训练时间。

卓越的品质和效率

论文展示了机器翻译任务的实验结果，证明 Transformer 与现有模型相比实现了卓越的翻译质量。它的性能显着优于以前最先进的结果，包括集成模型。此外，Transformer 在训练时间显着减少的情况下实现了这些结果。

翻译表现

在 WMT 2014 英德翻译任务中，所提出的模型获得了 28.4 的 BLEU 分数，比现有最佳结果高出 2 BLEU 以上。在英语到法语任务中，该模型在 41.8 个 GPU 上仅训练 3.5 天后，就建立了新的单模型最先进 BLEU 分数 XNUMX。

推广到其他任务作者证明 Transformer 架构可以很好地推广到机器翻译以外的任务。他们成功地将模型应用于英语选区解析，显示了其对不同序列转导问题的适应性。

论文 2：BERT：用于语言理解的深度双向 Transformer 预训练

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论文摘要

语言模型预训练已被证明对于改进各种自然语言处理任务是有效的。该论文区分了应用预训练语言表示的基于特征的方法和微调方法。引入 BERT 是为了解决微调方法的局限性，特别是标准语言模型的单向性约束。受完形填空任务的启发，该论文提出了“掩码语言模型”（MLM）预训练目标，以实现双向表示。 “下一句预测”任务也用于联合预训练文本对表示。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

双向预训练的重要性

论文强调了双向预训练对于语言表示的重要性。与之前的模型不同，BERT 利用屏蔽语言模型来实现深度双向表示，超越了之前作品使用的单向语言模型。

减少特定于任务的架构

BERT 证明，预训练表示减少了对精心设计的特定任务架构的需求。它成为第一个基于微调的表示模型，在各种句子级和标记级任务中实现了最先进的性能，优于特定于任务的架构。

最先进的进步

BERT 在 1.1 项自然语言处理任务上取得了最新的成果，展示了其多功能性。显着的改进包括 GLUE 分数的大幅提高、MultiNLI 准确性以及 SQuAD v2.0 和 vXNUMX 问答任务的增强。

你也可以阅读：使用掩码语言模型微调 BERT

论文 3：GPT：语言模型是小样本学习者

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论文摘要

本文讨论了通过扩展语言模型在自然语言处理 (NLP) 任务中取得的改进，重点关注 GPT-3 （Generative Pre-trained Transformer 3），一个拥有 175 亿个参数的自回归语言模型。作者强调，虽然最近 NLP 模型通过预训练和微调展示了巨大的收益，他们通常需要特定于任务的数据集和数千个示例进行微调。相比之下，人类可以通过很少的例子或简单的指令来执行新的语言任务。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

扩大规模可提高小样本性能
作者证明，扩展语言模型可以显着增强与任务无关的小样本性能。 GPT-3 具有较大的参数量，有时无需针对特定任务进行微调或梯度更新，即可与最先进的微调方法相媲美。
广泛的适用性

GPT-3 在各种 NLP 任务中表现出强大的性能，包括翻译、问答、完形填空任务以及需要即时推理或领域适应的任务。
挑战与局限

虽然 GPT-3 显示了出色的小样本学习能力，但作者确定了它遇到困难的数据集，并强调了与大型网络语料库训练相关的方法问题。
类人文章生成

GPT-3 可以生成人类评估者难以区分的新闻文章和人类撰写的文章。
社会影响和更广泛的考虑

该论文讨论了 GPT-3 功能的更广泛的社会影响，特别是在生成类人文本方面。从实际应用和潜在挑战的角度考虑其在各种任务中的性能影响。
当前 NLP 方法的局限性

作者强调了当前 NLP 方法的局限性，特别是它们对特定于任务的微调数据集的依赖，这带来了挑战，例如需要大型标记数据集以及过度拟合狭窄任务分布的风险。此外，人们还担心这些模型在训练分布范围之外的泛化能力。

论文 4：CNN：使用深度卷积神经网络进行 ImageNet 分类

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论文摘要

该论文描述了如何开发和训练大型深度卷积神经网络 (CNN)，以在 ImageNet 大规模视觉识别挑战 (ILSVRC) 数据集上进行图像分类。与之前最先进的方法相比，该模型在分类精度方面取得了显着提高。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

模型架构
研究中使用的神经网络是一个深度CNN，拥有60万个参数和650,000万个神经元。它由五个卷积层组成，其中一些层后面是最大池化层，以及三个全连接层，最后带有用于分类的 1000 路 softmax。

训练数据

该模型在 ImageNet ILSVRC-1.2 竞赛中包含 2010 万张高分辨率图像的大量数据集上进行训练。训练过程涉及将图像分为 1000 个不同的类别。

性能
该模型在测试数据上的 top-1 和 top-5 错误率分别为 37.5% 和 17.0%。这些错误率明显优于以前的最先进技术，表明所提出方法的有效性。

过度拟合的改进

该论文介绍了几种解决过度拟合问题的技术，包括非饱和神经元、用于更快训练的高效 GPU 实现，以及全连接层中称为“dropout”的正则化方法。
计算效率
尽管训练大型 CNN 的计算需求很大，但该论文指出，当前的 GPU 和优化的实现使得在高分辨率图像上训练此类模型成为可能。

捐款
该论文强调了该研究的贡献，包括在 ImageNet 数据集上训练最大的卷积神经网络之一，以及在 ILSVRC 竞赛中取得最先进的成果。

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论文 5：GAT：图注意力网络

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论文摘要

本文介绍了一种基于注意力的架构，用于图结构数据中的节点分类，展示了其在各种基准测试中的效率、多功能性和竞争性能。事实证明，注意力机制的结合是处理任意结构图的强大工具。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

图注意力网络（GAT）GAT 利用屏蔽的自注意力层来解决先前基于图卷积的方法的局限性。该架构允许节点关注其邻域的特征，隐式地为不同节点指定不同的权重，而不依赖于昂贵的矩阵运算或图结构的先验知识。

解决基于频谱的挑战

GAT 同时解决了基于谱的图神经网络中的几个挑战。图注意力网络 (GAT) 的挑战涉及空间局部滤波器、密集计算和非空间局部滤波器。此外，GAT 依赖于拉普拉斯特征基，这有助于它们对归纳和转导问题的适用性。

跨基准的性能

GAT 模型在四个已建立的图形基准上实现或匹配最先进的结果：Cora、Citeseer 和 Pubmed 引文网络数据集，以及蛋白质-蛋白质相互作用数据集。这些基准涵盖转导式和归纳式学习场景，展示了 GAT 的多功能性。

与之前方法的比较

本文全面概述了以前的方法，包括递归神经网络、图神经网络（GNN）、谱和非谱方法以及注意力机制。 GAT 结合了注意力机制，允许跨节点-邻居对进行高效并行化，并应用于不同程度的节点。

效率和适用性GAT 提供了一种可并行的、高效的操作，可以通过为邻居指定任意权重来应用于不同程度的图节点。该模型直接适用于归纳学习问题，使其适合需要泛化到完全看不见的图的任务。

与先前型号的关系

作者指出，GAT 可以重新表述为 MoNet 的特定实例，与关系网络具有相似之处，并连接到使用邻域注意力操作的作品。所提出的注意力模型与 Duan 等人的相关方法进行了比较。（2017）和丹尼尔等人。（2017）。

论文 6：ViT：一张图像值得 16×16 个单词：用于大规模图像识别的 Transformers

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论文摘要

尽管 Transformer 架构在自然语言处理中取得了成功，但该论文承认卷积架构在计算机视觉中的主导地位。受到 NLP 中 Transformer 的效率和可扩展性的启发，作者将标准 Transformer 直接应用于图像，只需进行最少的修改。

他们介绍了视觉变压器（ViT），其中图像被分割成块，这些块的线性嵌入序列作为 Transformer 的输入。该模型以监督方式针对图像分类任务进行训练。最初，当在没有强正则化的 ImageNet 等中型数据集上进行训练时，ViT 的准确率略低于可比的 ResNet。

然而，作者透露，大规模训练对于 ViT 的成功至关重要，超越了缺乏某些归纳偏差所带来的限制。在海量数据集上进行预训练时，ViT 在多个基准测试（包括 ImageNet、CIFAR-100 和 VTAB）上均优于最先进的卷积网络。该论文强调了扩展对计算机视觉中 Transformer 架构取得显著成果的影响。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

计算机视觉中的变压器

该论文对计算机视觉任务普遍依赖卷积神经网络（CNN）提出了挑战。它表明，当直接应用于图像块序列时，纯 Transformer 可以在图像分类任务中实现出色的性能。

视觉变压器（ViT）

作者介绍了 Vision Transformer (ViT)，这是一种利用类似于 NLP 中 Transformer 的自注意力机制的模型。 ViT 可以在各种图像识别基准上取得有竞争力的结果，包括 ImageNet、CIFAR-100 和 VTAB。

预训练和迁移学习

论文强调了对大量数据进行预训练的重要性，类似于 NLP 中的方法，然后将学习到的表示转移到特定的图像识别任务中。当在 ImageNet-21k 或 JFT-300M 等海量数据集上进行预训练时，ViT 在各种基准测试中都优于最先进的卷积网络。

计算效率ViT 在训练过程中使用更少的计算资源取得了显着的效果最先进的卷积网络。当模型进行大规模预训练时，这种效率尤其显着。

规模化影响

该论文强调了扩展对于在计算机视觉中使用 Transformer 架构实现卓越性能的重要性。对包含数百万到数亿张图像的数据集进行大规模训练有助于 ViT 克服 CNN 中缺乏一些归纳偏差的问题。

论文 7：AlphaFold2：使用 AlphaFold 实现高度精确的蛋白质结构

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论文摘要

论文《AlphaFold2：使用 AlphaFold 实现高度精确的蛋白质结构》介绍了 AlphaFold2，一种能够准确预测蛋白质结构的深度学习模型。 AlphaFold2 利用新颖的基于注意力的架构，在蛋白质折叠方面取得了突破。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

阿尔法折叠2 使用具有注意力机制的深度神经网络根据氨基酸序列预测蛋白质的 3D 结构。
该模型在已知蛋白质结构的大型数据集上进行训练，并在第 14 届蛋白质结构预测关键评估 (CASP14) 蛋白质折叠竞赛中取得了前所未有的准确性。
AlphaFold2 的准确预测可能会彻底改变药物发现、蛋白质工程和生物化学的其他领域。

论文 8：GAN：生成对抗网络

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论文摘要

该论文解决了训练深度生成模型的挑战，并介绍了一种称为对抗网络的创新方法。在这个框架中，生成模型和判别模型参与了一场游戏，其中生成模型旨在生成与真实数据无法区分的样本。相反，判别模型区分真实样本和生成样本。对抗性训练过程产生了独特的解决方案，生成模型恢复了数据分布。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

对抗性框架

作者介绍了一种对抗性框架，其中同时训练两个模型：捕获数据分布的生成模型 (G) 和估计样本来自训练数据而不是生成模型的概率的判别模型 (D)。

极小极大游戏训练过程涉及最大化判别模型出错的概率。该框架被制定为极小极大两人游戏，其中生成模型旨在生成与真实数据无法区分的样本，判别模型旨在对样本是否真实或正确生成进行分类。

独特的解决方案

G 和 D 的任意函数都存在唯一的解，其中 G 恢复训练数据分布，D 处处等于 1/2。这种平衡是通过对抗性训练过程达到的。

多层感知器 (MLP)作者证明，当多层感知器代表 G 和 D 时，可以使用反向传播来训练整个系统。这消除了在训练和生成样本期间对马尔可夫链或展开的近似推理网络的需要。

没有近似的推论

所提出的框架避免了在最大似然估计中近似棘手的概率计算的困难。它还克服了在生成环境中利用分段线性单元的优势的挑战。

论文 9：RoBERTa：一种稳健优化的 BERT 预训练方法

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论文摘要

该论文解决了 BERT 训练不足的问题，并介绍了 RoBERTa，这是一个超越 BERT 性能的优化版本。 RoBERTa 训练程序的修改和使用新颖的数据集 (CC-NEWS) 有助于在多个自然语言处理任务上取得最先进的结果。研究结果强调了设计选择和训练策略对语言模型预训练有效性的重要性。发布的资源，包括 RoBERTa 模型和代码，为研究社区做出了贡献。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

BERT 训练不足

作者发现 BERT一种广泛使用的语言模型，其训练明显不足。通过仔细评估超参数调整和训练集大小的影响，他们表明可以改进 BERT 以匹配或超过其后发布的所有模型的性能。

改进的训练方法 (RoBERTa)

作者对 BERT 训练过程进行了修改，产生了 RoBERTa。这些变化涉及更大批量的延长训练周期、消除下一个句子预测目标、更长序列的训练以及训练数据的动态掩蔽模式调整。

数据集贡献论文介绍了一个名为 CC-NEWS 的新数据集，其大小与其他私人使用的数据集相当。包含此数据集有助于更好地控制训练集大小的影响，并有助于提高下游任务的性能。

业绩成就

RoBERTa 经过建议的修改后，在各种基准任务上取得了最先进的结果，包括 GLUE、RACE 和 SQuAD。它在 MNLI、QNLI、RTE、STS-B、SQuAD 和 RACE 等任务上的性能达到或超过了所有后 BERT 方法的性能。

掩码语言模型预训练的竞争力

该论文重申，经过正确的设计选择，掩码语言模型预训练目标与最近提出的其他训练目标相比具有竞争力。

已发布资源

作者发布了他们的 RoBERTa 模型，以及在 PyTorch 中实现的预训练和微调代码，有助于其研究结果的可重复性和进一步探索。

另请参阅： RoBERTa 的简单介绍

论文 10：NeRF：将场景表示为神经辐射场以进行视图合成

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论文摘要

优化涉及最小化具有已知相机姿势的观察图像与从连续场景表示呈现的视图之间的误差。该论文通过引入位置编码来处理更高频率的函数，并提出分层采样过程来减少充分采样所需的查询数量，从而解决了与收敛和效率相关的挑战。

GenAI 开发人员人工智能论文的主要见解`

连续场景表示

本文提出了一种使用基本多层感知器 (MLP) 网络将复杂场景表示为 5D 神经辐射场的方法。

可微渲染

所提出的渲染过程基于经典体积渲染技术，允许使用标准 RGB 图像进行基于梯度的优化。

分层抽样策略

引入分层采样策略来优化 MLP 对具有可见场景内容的区域的容量，解决收敛问题。

位置编码使用位置编码将输入 5D 坐标映射到更高维空间，可以成功优化高频场景内容的神经辐射场。

所提出的方法超越了最先进的视图合成方法，包括拟合神经 3D 表示和训练深度卷积网络。本文介绍了一种连续神经场景表示，用于在自然环境中从 RGB 图像渲染高分辨率逼真的新颖视图，并在补充视频中展示了额外的比较，以突出其在处理复杂场景几何和外观方面的有效性。

论文 11：FunSearch：使用大型语言模型进行程序搜索的数学发现

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论文摘要

该论文介绍了 FunSearch，这是一种利用大型语言模型 (LLM) 解决复杂问题的新颖方法，特别是在科学发现方面。解决的主要挑战是法学硕士中出现的虚构（幻觉），导致看似合理但不正确的陈述。 FunSearch 在进化过程中将预训练的法学硕士与系统评估器相结合，以克服这一限制。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

法学硕士解决问题
本文解决了法学硕士混淆或未能为复杂问题提出新颖想法和正确解决方案的问题。它强调寻找新的、可验证的正确想法的重要性，特别是对于数学和科学挑战。

进化过程 – FunSearch

FunSearch 在进化过程中将预训练的法学硕士与评估员结合起来。它将低分程序迭代地发展为高分程序，确保新知识的发现。该过程涉及最佳提示、改进程序框架、维护程序多样性以及异步扩展。

极值组合学的应用

该论文证明了 FunSearch 在极值组合中的上限集问题上的有效性。 FunSearch 发现了大盘集合的新结构，超越了最著名的结果，并为渐近下界提供了 20 年来最大的改进。

算法问题 – 在线装箱

FunSearch 应用于在线装箱问题，从而发现了新算法，这些算法在经过充分研究的兴趣分布上优于传统算法。潜在的应用包括改进作业调度算法。

计划与解决方案FunSearch 专注于生成描述如何解决问题的程序，而不是直接输出解决方案。这些程序往往更容易解释，有利于与领域专家的互动，并且比其他类型的描述（例如神经网络）更容易部署。

跨学科影响

FunSearch 的方法论允许探索广泛的问题，使其成为跨学科应用的通用方法。该论文强调了利用法学硕士做出可验证的科学发现的潜力。

论文 12：VAE：自动编码变分贝叶斯

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论文摘要

“自动编码变分贝叶斯”论文解决了在具有连续潜在变量的有向概率模型中进行高效推理和学习的挑战，特别是当后验分布难以处理并且处理大型数据集时。作者提出了一种随机变分推理和学习算法，该算法可以很好地适应大型数据集，并且即使在棘手的后验分布中也仍然适用。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

变分下界的重新参数化

该论文演示了变分下界的重新参数化，从而产生下界估计量。该估计器可以使用标准随机梯度方法进行优化，从而提高计算效率。

连续潜变量的高效后验推理作者针对每个数据点具有连续潜在变量的数据集提出了自动编码 VB (AEVB) 算法。该算法利用随机梯度变分贝叶斯 (SGVB) 估计器来优化识别模型，通过祖先采样实现高效的近似后验推理。这种方法避免了针对每个数据点使用昂贵的迭代推理方案，例如马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC)。

理论优势和实验结果

该方法的理论优势体现在实验结果中。该论文表明，重新参数化和识别模型可以提高计算效率和可扩展性，从而使该方法适用于大型数据集以及后验难以处理的情况。

也可以参考：揭示机器学习中随机的本质

论文 13：长短期记忆

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论文摘要

该论文解决了学习在循环神经网络中长时间间隔存储信息的挑战。它引入了一种新颖、高效的基于梯度的方法，称为“长短期记忆”（LSTM），克服了不足和衰减的错误回流问题。 LSTM 通过“恒定错误轮播”强制执行恒定错误流，并使用乘法门单元来控制访问。凭借局部时空复杂度（每个时间步长和权重为 O(1)），实验结果表明 LSTM 在学习速度和成功率方面优于现有算法，特别是对于具有长时间滞后的任务。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

问题分析

该论文详细分析了循环神经网络中与错误回流相关的挑战，强调了错误信号随着时间的推移而爆炸或消失的问题。

LSTM简介

作者介绍了 LSTM 作为一种新颖的架构，旨在解决误差信号消失和爆炸的问题。 LSTM 通过专用单元合并恒定误差流，并采用乘法门单元来调节对该误差流的访问。

实验结果

通过人工数据实验，论文证明 LSTM 优于其他循环网络算法，包括 BPTT、RTRL、循环级联相关、Elman 网络和神经序列分块。 LSTM 显示出更快的学习速度和更高的成功率，特别是在解决具有长时间滞后的复杂任务时。

时空本地化

LSTM 被描述为空间和时间上的局部架构，每个时间步长和权重的计算复杂度为 O(1)。

适用性
所提出的 LSTM 架构有效地解决了以前的循环网络算法无法成功解决的复杂的、人为的长时间滞后任务。

局限性和优点

本文讨论了 LSTM 的局限性和优点，为所提出的架构的实际适用性提供了见解。

也可以参考：什么是LSTM？长短期记忆简介

论文 14：从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型

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论文摘要

该论文探讨了通过直接从图像的原始文本中学习而不是依赖于固定的预定对象类别集来训练最先进的计算机视觉系统。作者提出了一项预训练任务，即使用从互联网收集的 400 亿对（图像、文本）对的数据集来预测哪个标题对应于给定图像。由此产生的模型 CLIP（对比语言图像预训练）展示了图像表示的高效且可扩展的学习。经过预训练后，自然语言引用视觉概念，实现零样本迁移到各种下游任务。 CLIP 以 30 多个计算机视觉数据集为基准，展示了无需特定任务培训的竞争性能。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

计算机视觉自然语言培训

该论文探讨了使用自然语言监督来训练计算机视觉模型，而不是在 ImageNet 等人群标记数据集上使用传统的训练方法。

预训练任务作者提出了一个简单的预训练任务：预测哪个标题对应于给定的图像。该任务用于在在线收集的 400 亿对（图像、文本）海量数据集上从头开始学习最先进的图像表示。

零次传输

经过预训练后，该模型利用自然语言来参考学习的视觉概念或描述新的视觉概念。这使得模型能够零样本传输到下游任务，而不需要特定的数据集训练。

对各种任务进行基准测试

该论文评估了该方法在 30 多个不同计算机视觉数据集上的性能，涵盖 OCR、视频中的动作识别、地理定位和细粒度对象分类等任务。

竞争表现

该模型在各种任务上通过完全监督的基线展示了具有竞争力的性能，通常匹配或超过在特定任务数据集上训练的模型的准确性，而无需额外的特定数据集训练。

可扩展性研究

作者通过训练一系列具有不同级别计算资源的八个模型来研究其方法的可扩展性。发现传输性能是计算的平滑可预测函数。

模型稳健性

该论文强调，零样本 CLIP 模型比同等精度的监督 ImageNet 模型更稳健，这表明任务无关模型的零样本评估为模型的能力提供了更具代表性的衡量标准。

论文 15：LORA：大型语言模型的低阶自适应

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论文摘要

该论文提出 LoRA 作为一种有效的方法，使大型预训练语言模型适应特定任务，解决与其规模不断增大相关的部署挑战。该方法大大减少了可训练参数和 GPU 内存需求，同时在各种基准测试中保持或提高模型质量。开源实现进一步促进了LoRA在实际应用中的采用。

面向 GenAI 开发人员的人工智能论文的主要见解

1. 问题陈述

大规模预训练和微调是自然语言处理中的常见方法。
随着模型变得越来越大，微调变得越来越不可行，特别是在部署具有大量参数的模型时，例如 GPT-3（175 亿个参数）。

2. 建议的解决方案：低秩适应（LoRA）

论文介绍了 LoRA，这是一种冻结预训练模型权重并将可训练的秩分解矩阵引入 Transformer 架构的每一层的方法。
与完全微调相比，LoRA 显着减少了下游任务的可训练参数数量。

3. LoRA 的好处

参数减少：与微调相比，LoRA 可以减少多达 10,000 倍的可训练参数数量，使其计算效率更高。
内存效率：与微调相比，LoRA 可将 GPU 内存需求降低多达 3 倍。
模型质量：尽管可训练参数较少，LoRA 在各种模型（包括 RoBERTa、DeBERTa、GPT-2 和 GPT-3）上的模型质量方面表现与微调相当或更好。

4. 克服部署挑战

该论文通过引入 LoRA 解决了部署具有多个参数的模型的挑战，从而无需重新训练整个模型即可实现高效的任务切换。

5. 效率和低推理延迟

LoRA 有助于共享预训练模型，为不同的任务构建多个 LoRA 模块，从而减少存储需求和任务切换开销。
使用自适应优化器时，训练变得更加高效，硬件入门门槛降低了多达 3 倍。

6. 兼容性与整合

LoRA 与各种现有方法兼容并且可以与它们结合，例如前缀调整。
所提出的线性设计允许在部署期间将可训练矩阵与冻结权重合并，与完全微调的模型相比，不会引入额外的推理延迟。

7. 实证研究

该论文对语言模型适应中的排名缺陷进行了实证研究，为 LoRA 方法的有效性提供了见解。

8. 开源实现

作者提供了一个软件包，可促进 LoRA 与 PyTorch 模型的集成，并发布 RoBERTa、DeBERTa 和 GPT-2 的实现和模型检查点。

您还可以阅读：使用 LoRA 和 QLoRA 对大型语言模型进行参数高效的微调

结论

总之，深入研究本文中强调的 GenAI 开发人员的 15 篇基本 AI 论文不仅是建议，而且对于任何有抱负的开发人员来说都是战略要务。这些人工智能论文提供了人工智能多样化领域的全面旅程，涵盖自然语言处理、计算机视觉等关键领域。通过沉浸在这些论文中提出的见解和创新中，开发人员可以对该领域的尖端技术和算法有深刻的了解。