总结zhu老师观点

Efficient

1.这篇论文是真的好orz,总结了目前的视频类模型
修改周边的一些参数,来训练,不改基础的模型(太大了。。。没资源没卡)

引申:

  1. prompt 是你想模型干什么你就给提示(简单来说)
  2. 什么是tuning呢? 就是调可能更好 (设计不同效果不一样)
    hard prompt:固定的
    COOP:soft prompt 自己学
  3. PEFT

5. mixgen——这篇论文 一个模块 几个任务有涨点就行。

怎么利用好大的模型,这样即使大模型不断发展也关我们没什么事情,因为设计的module 是模型无关的。但是任务要新,没什么人做

参考了b站用户CNcreator的评论:我太懒了直接copy了= =
1.Efficient PEFT 参数的有效使用

  1. New directions

3.plug and play 做一些通用的模块,能够广泛引用到一些方向中去 目标函数 loss data argumentation 可以应用到各种领域 选很多的baseline 公平对比说明有效性

4.写数据集,分析为主的文章或者综述论文

Fewshot,zeroshot,或者最多就是Fine Tuning的实验,再加上比较新的topic.比如

Causality Learning 因果学习
Feedforward network FFNet
Language In-context learning
Chain of thought prompting(cot)

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