这次比赛的模型一定要用扩散模型或大语言模型吗？可以使用其它类型的神经网络模型吗？

可在彼岸 2024-01-17 14:53:33

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CSDN-Ada助手 2024-01-17

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高校俱乐部 2024-01-17

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评委会考虑和赛题的契合度和创新性，模型选择最终会影响这两方面的打分

高校俱乐部 2024-01-17

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是可以的。但是能结合transformer，diffusion更好。

如实在无法结合，是机器学习，深度学习的都行。

扩散模型，也称为去噪扩散概率模型，是一种先进的生成模型，它通过模仿数据的自然扩散过程来创造新的样本。这种模型的设计理念受到了自然界中扩散现象的启发，例如热量或物质在空间中的传播。在技术层面，扩散模型通过变分推理来训练一个参数化的马尔可夫链。马尔可夫链是一种数学工具，用于描述系统状态随时间的转移，这里的“状态”可以是图像中的像素配置、音频信号的波形，或其他任何形式的数据表示。在这个过程中，系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与过去的状态无关，这称为马尔可夫性质。

扩散模型是一类基于概率的生成模型，核心思想是通过逐步引入噪声破坏原始数据，然后通过反向过程恢复数据。这一过程通过将数据逐步转换成纯噪声，然后使用深度神经网络来“去噪”并重建原始数据，最终生成全新的样本。正向过程（Forward Process）这一过程将原始数据逐步添加噪声，直到数据变得无法辨识。这是一个带有噪声逐渐添加的过程，数据的结构和内容会被噪声完全覆盖，直到数据几乎完全变成随机噪声。反向过程（Reverse Process）

扩散模型在图像和视频生成方面取得了显著的成功。这项工作证明了，扩散模型也可以生成高性能的神经网络参数利用一个自动编码器和一个标准的潜在扩散模型。自动编码器提取训练后的网络参数子集的潜在表示。然后训练一个扩散模型，从随机噪声中合成这些潜在的参数表示。然后，它生成新的表示，通过自动编码器的解码器，其输出准备用作网络参数的新子集。在不同的架构和数据集上，我们的扩散过程始终以最小的额外成本生成与训练网络相比的性能相当或改进的模型。值得注意的是，我们根据经验发现，生成的模型与训练后的网络表现不同。

基于扩散模型的大语言模型正处于蓬勃兴起的阶段。从早期扩散模型的提出到与大模型结合的最新突破，我们见证了这一领域的迅猛发展。在哲学层面，DB-LLM带来了关于AI可解释性和认知边界的新思考；在技术层面，大量研究解决了将扩散引入语言的关键难题；在应用层面，DB-LLM展现出广阔前景，也提出了新的挑战。展望未来，随着多模态融合、低资源训练、自适应学习等方向的推进，DB-LLM有望在生成质量、效率和可控性上取得新的突破，为人工智能生成式模型开辟更宽广的道路。

本文简单介绍扩散模型

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