继续阅读
大型语言模型(LLMs)能够理解情感或意图吗?
Llm在生成响应方面有几个限制,例如产生听起来合理但实际上不正确或不相关的输出。这是因为它们依赖于训练数据中的模式,而不是实际的理解或推理。例如,LLM可能会自信地生成技术问题的错误答案。
另一个限制是对措辞不佳或模棱两可的提示的敏感性。
异常检测能否支持自主系统?
“是的,异常检测可以显著支持自主系统。自主系统,如自动驾驶汽车和无人机,持续从其环境中收集数据,以做出明智的决策。异常检测帮助这些系统识别数据中任何不寻常的模式或行为,这可能表明故障、安全问题或意外的外部因素。通过识别这些异常,系统可以采取
视觉-语言模型如何在跨模态迁移学习中提供帮助?
“视觉-语言模型(VLMs)可以通过有效地弥合视觉和文本信息之间的差距,显著增强跨模态迁移学习。这些模型在配对的图像-文本数据集上进行训练,使其能够理解和生成描述,回答有关图像的问题,并执行视觉推理。例如,一个在图像及其对应标题上训练的模型