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AASD：通过在多模式大型语言模型中对准投机解码来加速推理
多模式大型语言模型（MLLM）在视觉教学调整中取得了显着的成功，但由于大型语言模型（LLM）骨干的自动回归解码，它们的推论既耗时又耗时。传统的加速推理方法，包括模型压缩和从语言模型加速的迁移，通常会损害输出质量或有效整合多模式特征的face Challenges。为了解决这些问题，我们提出了AASD，这是一个新型的框架，用于加速使用精制的KV缓存并在MLLM中对准投机解码。我们的方法利用目标模型的缓存键值（KV）对提取生成草稿令牌的重要信息，从而有效地投机解码。为了减少与长多模式令牌序列相关的计算负担，我们会引入KV投影仪，以压缩KV缓存，同时保持代表性保真度。此外，我们设计了一种目标放射线注意机制，以优化草稿和目标模型之间的对齐方式，从而以最小的计算开销来实现真实推理情景的好处。主流MLLM的广泛实验表明，我们的方法在不牺牲准确性的情况下达到了2倍推理的速度。这项研究不仅为加速MLLM推断提供了有效且轻巧的解决方案，而且还引入了一种新颖的对齐策略，用于在多模式背景下进行投机解码，从而为未来的有效MLLM研究奠定了强大的基础。代码可在https://anonymon.4open.science/r/asd-f571上使用。
转录组和文本的多模式学习启用与自然语言聊天的交互式单细胞RNA-seq数据探索
此预印本版的版权持有人于2024年12月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.16.628764 doi：biorxiv Preprint
多模式成像揭示了纳米形造影对细胞代谢活性的影响
摘要：纳米级表面形貌是调节细胞材料相互作用，显着影响细胞和核形态及其功能的有效方法。然而，纳米形态学的机械和几何微环境引起的细胞代谢的适应性变化仍然很少了解。在这项研究中，我们通过使用无标签的多模式光学成像平台研究了在工程纳米乳木基质上培养的细胞中的代谢活性。这个多模式成像平台集成了两个光子荧光（TPF）和刺激的拉曼散射（SRS）显微镜，使我们能够在亚细胞尺度上直接可视化和量化3D细胞的代谢活性。我们发现，与平面表面相比，纳米木结构显着降低了细胞扩散面积和循环。纳米氏诱导的机械提示显着调节细胞代谢活性，其纳米几何形状的变化进一步影响了这些代谢过程。细胞在纳米圆骨上培养的细胞表现出降低的氧化应激，蛋白质和脂质合成降低以及脂质不饱和度降低。分层聚类还表明，与直径变化相比，纳米氏菌的音高差异对细胞代谢活性具有更大的影响。通过利用纳米阵列的独特代谢作用，可以制定更有效的策略来指导细胞的命运，增强基于细胞的疗法的性能并创建再生医学应用。这些见解增强了我们对如何使用工程纳米仪来控制细胞代谢的理解，为设计高级细胞培养平台提供了可能性的可能性，这些平台可以调节细胞行为和模仿天然细胞环境并优化基于细胞的应用程序。关键字：纳米形相图，纳米曲线，细胞代谢，代谢动力学，多模式成像，多元分析，无监督聚类■简介
利用分类法和LLM进行改进的多模式层次分类
多级分层分类（MLHC）解决了在复杂的多层类结构中对项目进行分类的挑战。但是，传统的MLHC分类通常依赖具有n个独立输出层的骨干模型，这些模型往往会忽略类之间的层次关系。这种疏忽可能导致违反潜在分类法的前提不一致。利用大型语言模型（LLMS），我们提出了新颖的分类学限制过渡性LLM-无知框架进行多模态分类。这种进步的基石是模型在层次级别上执行一致性的能力。我们对MEP-3M数据集的评估 - 与常规LLMS结构相比，具有各种层次级别的多模式电子商务产品数据集具有显着的性能。
llava-re：具有多模式大语模型
多模式生成型AI通常涉及在另一种模态中给定输入给定的图像或文本响应。图像文本相关性的评估对于衡量响应质量或对候选响应的排名至关重要。在二元相关性评估中，即，“相关”与“不相关”是一个基本问题。但是，考虑到文本具有多种格式，相关性的定义在不同的情况下有所不同，这是一项具有挑战性的任务。我们发现，多模式的大型语言模型（MLLM）是构建此类评估者的理想选择，因为它们可以灵活地处理复杂的文本格式并掌握适当的任务信息。在本文中，我们介绍了Llava-re，这是与MLLM进行二进制图像文本相关性评估的首次尝试。它遵循LLAVA体系结构，并采用详细的任务指令和多模式IN上下文样本。此外，我们提出了一个新型的二进制相关数据集，该数据集涵盖了各种任务。实验结果验证了我们框架的有效性。
从文本到多模式：探索大语模型在医学实践中的演变和影响
索引术语 - 规范语言模型，医学实践，多种模式，人工智能摘要 - LARGE语言模型（LLMS）已从基于文本的系统到多模式平台迅速发展，并影响了包括医疗保健在内的各个部门。这项全面的审查探讨了LLM到多模式大语模型（MLLM）的发展及其在医学实践中的影响。我们检查了医疗保健中MLLM的当前格局，在临床决策支持，医学成像，患者参与和研究中分析其应用。评论强调了MLLM在整合各种数据类型（例如文本，图像和音频）中的独特功能，以提供对患者健康的更全面的见解。我们还解决了MLLM实施面临的挑战，包括数据限制，技术障碍和道德考虑。通过确定关键的研究差距，本文旨在指导数据集开发，模态对准方法和建立道德准则等领域的未来调查。随着MLLM继续塑造医疗保健的未来，了解它们的潜力和局限性对于他们负责和有效地融入医学实践至关重要。索引术语 - 多种语言模型（MLLM），医学成像，临床决策支持，患者参与，数据整合
珀西：多模式数据集和对话系统...
摘要 - 将对话代理集成到我们的日常生活中已经变得越来越普遍，但是这些代理中的许多代理无法与人类进行深入的互动。尽管如此，仍然存在明显的数据集，这些数据集从人类机器人交互对话中捕获了多模式信息。为了解决这一差距，我们已经开发了一个个人情感机器人对话系统（Percy），并记录了一个新型的多模式数据集，其中包含丰富的体现相互作用数据。该过程涉及要求参与者填写问卷并在十个主题上收集他们的个人资料，例如爱好和喜欢的音乐。随后，我们在机器人与参与者之间进行了对话，利用GPT-4根据参与者的概况和情感状态来产生适当的响应，这是由面部表达识别和情感分析确定的。自动评估，以评估收集数据的整体质量。两种评估的结果都表明对话中的自然性，参与度，流利性，一致性和相关性以及机器人提供促进反应的能力。值得注意的是，数据集源自与机器人的真正互动，涉及提供个人信息并传达实际情感的参与者。代码和数据集可在[匿名]上公开获取。
临床诊断和治疗中的医学多模式基础模型：应用、挑战和未来方向
摘要 — 深度学习的最新进展极大地改变了临床诊断和治疗领域，提供了新的方法来提高不同临床领域的诊断精度和治疗效果，从而推动了精准医疗的追求。多器官和多模态数据集的日益普及加速了大规模医学多模态基础模型 (MMFM) 的开发。这些模型以其强大的泛化能力和丰富的表示能力而闻名，越来越多地被用于解决从早期诊断到个性化治疗策略等广泛的临床任务。本综述对 MMFM 的最新发展进行了全面分析，重点关注三个关键方面：数据集、模型架构和临床应用。我们还探讨了优化多模态表示的挑战和机遇，并讨论了这些进步如何通过改善患者结果和提高临床工作流程效率来塑造医疗保健的未来。
使用多模式深度学习改进图像地理位置
•提出的地理位置模型成功地将图像分类为以多模式方式代表的国家。•图像来自街景全景。•从GeoGuessr社区教程网站和论坛中收集的文本数据。•提出的模型在“街道视图”图像测试集和IM2GPS基准数据集的准确性上超过了最新的G 3模型。•与G 3模型相比，训练时间和可训练参数的数量大大减少。