7月初在CVIU（CCF-B）发表了一篇关于联邦学习与多模态大模型的论文。   研究生生涯的第二篇SCI，辛苦我了。

整理了一下大模型与多模态大模型的技术路线，包括基础课程、经典教材、开源项目等。 1.什么是大模型 大模型全称是大型语言模型（Large Language Model, LLM），指具有超大规模参数量（通常超过十亿个）的深度神经网络模型。 大模型是自然语言处理（NLP）领域的重要技术分支，从技术角度来看，大模型特指近年来以Transformer架构（谷歌2017年首次提出）为核心的超大规模神经网络模…

Datawhale开源课程笔记

在Multimedia Systems（JCR Q1、CCF-C）上发表了一篇文章，关于Multimodal federated learning。为了提供全面的视角，整理了大量的相关工作，总结在Github仓库，希望能为MMFL的发展出一份小力。本页面提供该文章的中文摘要。 摘要 多模态联邦学习（MMFL）是一种全新的机器学习技术，它增强了传统联邦学习（FL）的能力，允许多个本地模型使用各种模态…

课程笔记记录

上周末参加了两个论坛

近期Multi-model看的比较多，受Mu Li启发制作了一张技术路线图，挂网分享。