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培训大语言模型
培训大语言模型（LLM）已成为人工智能进展的核心，数据集，培训前和训练后方法在其性能和可扩展性方面扮演着互补的角色。此博士学位课程探讨了训练这些模型的关键阶段，并强调了数据对下游任务中模型性能的影响。学生将通过全面研究数据集构建，优化技术，缩放定律，培训前策略，合成数据生成以及培训后的改进（例如，进行微调和对齐方式），通过全面的研究构建LLM的理论和实践。该课程将结合理论指导与动手实验相结合。学生将洞悉：＃＃创建高质量，多样化和有效数据集的原则和方法。＃＃¢优化策略，用于大规模模型培训，包括计算效率。＃＃经验缩放定律及其对模型大小和数据集大小的影响。＃¢利用合成数据及其在改善概括和鲁棒性中的作用。＃＃训练技术，例如人类反馈（RLHF）的增强学习以及与期望的结果结合。
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，
OH Funder 景观顾问 RFP
为了评估和制定有效的捐赠和技术援助战略，公平基金正在进行为期 6 个月的评估，重点是了解当前支持俄亥俄州黑人、拉丁裔、亚太裔、移民和多种族工薪阶层社区领导的工作的机会和挑战。这项评估将为我们的工作提供参考，包括与其他慈善合作伙伴的协调和支持，以加强必要的慈善和实地基础设施，以支持对俄亥俄州建设权力和促进气候公平至关重要的组织。
经济、欧洲基金和土地部
边境和签证工具 (2021-2027) (a) [2,648,812] 10,000 1,000,000 2221 欧盟 - 内部安全基金 (2021-2027) (a) --- 10,000 1,000,000 2222 欧盟 - 庇护、移民和融合基金 (2021-2027) (a) [4,306,563] 10,000 2,500,000 2223 欧盟 - 结构基金 (2021-2027) (a) [8,764,760] 7,830,000 17,841,000 2224 欧盟 - 领土合作计划 (2021-2027) --- 270,000 454,000 2225 欧盟 - 直接管理基金 (2021-2027) --- 20,000 20,000 2226 欧盟 - 凝聚基金 (2021-2027) (a) [2,477,509] 9,010,000 6,500,000 2227 公正转型基金 (2021-2027) (a) [232,657] 4,250,000 1,500,000 2230 REPOWER-EU --- --- 10,000 [欧盟 - 欧洲最贫困者援助基金 (FEAD) (2014-2020) (a) [0] 135,000 --- [英国脱欧调整储备金 24,280,931 --- --- [欧盟 - 直接管理资金（2014-2020） 0 --- ---
到2050年到达气候中立的土地部门
确定爱尔兰的农业，林业和其他土地使用部门的压力占国家温室气体排放的40％以上。《气候行动和低碳发展（修正案）2021年》不迟于2050年实现净零排放的法律结合目标。虽然在能源和工业部门内有明确的技术经济途径，但没有这样的农业部门的途径，其中有限的一氧化二氮和甲烷排放的技术减排方案受到限制。在全球范围内，假定土地管理将提供净碳汇，以抵消农业和其他部门的剩余排放。然而，爱尔兰的土地部门是二氧化碳（CO2）的巨大净发射器，这是由于较大的排水有机土壤和相对于森林收获速率低的造林率。迫切需要确定与净零兼容的潜在农业和土地使用配置。隔离项目为未来的土地使用混合物的外观提供了新的见解。
2022 年 9 月 30 日星期五，武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科努访问比斯卡罗斯（朗德省）的 DGA 导弹试验场
希望参加此次访问的记者请于 9 月 29 日星期四下午 3:00 之前通过电子邮件向以下地址申请认证，并注明姓名、名字、出生日期和地点：media@dicod.fr
兰开斯特区
1。简介背景1.1是理事会的法定责任，为其地区制定地方发展计划（地方计划）。本地发展计划应阐明如何满足发展需求，应为其环境，经济或社会重要性保护哪些土地，以及确定规划应用程序的当地规划框架。1.2本地计划是根据政府提供的国家规划指南制定的。2012年3月，发布了国家规划政策框架（框架）1，该框架1取代了规划政策声明（PPS）和规划政策指南（PPG）和规划政策指南（PPG）的指南。该框架的目的是为计划系统提供更简洁，易于理解的方法，并提供可持续发展。NPPF于2012年3月27日首次发布，并于2018年7月24日，2019年2月19日和2021年7月20日更新。本报告依赖于2021版的NPPF。因此，本报告中对NPPF的所有后续引用都是对2021版本的引用，其中将清楚地将NPPF的先前版本引用。1.3兰开斯特地区的本地计划为该地区提供了一个新的计划框架。1.4理事会先前曾在2014年12月采用开发管理DPD 4和Morecambe地区行动计划DPD方面在准备该地区的地方发展计划中取得了进展。1.5本文档代表对当地计划的气候紧急审查。该开发管理发展计划文件（DPD）的准备，以及其他关键文件，包括战略政策和土地分配DPD，Arnside和Silverdale Aonb DPD 2，Lancaster South Action South Action Plan DPD，GYPSY和GYPSY和Traveler Site分配DPD和Morecambe Arivation Dive dpd dpd dpd dpd dpd dpd dpd dpd dpd dpd n lancaster <它审查了开发管理DPD的第二版，该版本在必要时更新了政策，并在其他开发计划文件中的新政策补充政策和分配中添加了进一步的政策方法，尤其是战略政策和土地分配DPD。1.6在2020年7月29日通过当前的地方计划之后，对当地计划的气候紧急审查开始，理事会对当地计划进行了立即进行部分审查。因此，该DPD以及战略政策和土地分配DPD已更新，以反映兰开斯特市议会对
medblip：3D医学图像和文本
摘要。视觉语言预处理（VLP）模型已在众多计算机视觉应用中被证明。在本文中，我们基于图像扫描和电子健康记录中的文本介绍，为医疗领域开发VLP模型，以促进计算机辅助诊断（CAD）。为了实现这一目标，我们介绍了MedBlip，这是一种轻巧的CAD系统，该系统启动了从架子冻结的预训练的图像编码器和大型语言模型中启动VLP。我们合并了一个MEDQFormer模块，以弥合3D医学图像和2D预训练的图像编码器和语言模型之间的差距。为了评估MEDBLIP的有效性，我们从五个公共阿尔茨海默氏病（AD）数据集中收集了30,000多个图像量：ADNI，NACC，OASIS，OASIS，AIBL和MIRIAD。在这个大规模的广告集中，我们的模型在健康，轻度认知障碍（MCI）和AD主题的零摄像分类中表现出了令人印象深刻的表现，并且还显示了其在M3D-VQA-AD数据集中的医学视觉问题An-Swering（VQA）中的能力。代码和预训练模型可在https://github.com/qybc/medblip上找到。