未来多种模型组合是AIGC更可能的方向
未来，AIGC领域的发展引起了广泛关注。尽管通用大模型曾一度占据主导地位，但最新的研究表明，多种模型的组合更有可能成为未来发展的方向。这一观点建立在对产业链的深入研究基础上，涵盖了大、小和微模型等不同规模的模型。 大模型以其庞大的参数和强大的算力在短期内表现出色，但随着时间的推移，小模型和微模型专注于垂直领域逐渐备受瞩目。研究指出，长期内多模型的组合将成为未来的趋势。 AIGC模型的多样性在...
文生图模型-Stable Diffusion | AIGC
文生图模型-Stable Diffusion 什么是生成式模型 所谓的生成式模型就是通过文本或者随机采样的方式来得到一张图或者一段话的模型，比如文生图，顾名思义通过文本描述来生成图像的过程。当前流行的文生图模型，如DALE-2, midjourney以及今天要介绍的Stable Diffusion，这3种都是基于Diffusion扩散模型。 在Diffusion扩散模型之前，经典的生成...
24 LLM错误代码补全：机器学习顶会NeurIPS‘23 智能体评估：自行构建数据集Buggy-HumanEval、Buggy-FixEval+错误代码补全+修复模型【网安AIGC专题11.22】
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。一位同学分享了Large Language Models of Code Fail at Completing Code with Potential Bugs《大语言模型在具有潜在错误代码补全中的问题》论文发表在NeurIPS’23，机器学习三大顶会之一。分享时的PPT简洁大方后来重读论文时，发现汇报时的中文....
20源代码模型的数据增强方法：克隆检测、缺陷检测和修复、代码摘要、代码搜索、代码补全、代码翻译、代码问答、问题分类、方法名称预测和类型预测对论文进行分组【网安AIGC专题11.15】
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。一位同学分享了Data Augmentation Approaches for Source Code Models: A Survey《源代码模型的数据增强方法：综述》全英文PPT，又学了很多专业术语英文排版好好看，感觉这位同学是直接阅读的英文文献，然后根据论文做的PPT希望三年 争取一年内，我也能直接阅读（....
19ContraBERT：顶会ICSE23 数据增强+对比学习+代码预训练模型，提升NLP模型性能与鲁棒性：处理程序变异（变量重命名）【网安AIGC专题11.15】
写在最前面随着大规模代码的崛起，无监督学习成为了提高代码预训练模型性能的有效手段。这些预训练模型在广泛的下游任务中表现出色，如自然语言处理和程序语言处理。例如，像CodeBERT和GraphCodeBERT这样的模型在预训练阶段通过大规模代码数据学到通用的表示，并在下游任务上进行微调，取得了优于传统监督学习方法的成绩。然而，这些模型在面对代码变异等挑战时，鲁棒性仍然有待提高。该论文关注的问题是：....
16CODEIPPROMPT：顶会ICML’23 从GitHub到AI，探索代码生成的侵权风险与缓解策略的最新进展：训练数据`有限制性许可；模型微调+动态Token过滤【网安AIGC专题11.8】
写在最前面在人工智能和自然语言处理迅速发展的领域中，代码语言模型已成为技术互动的基石。它们能够基于提示生成代码，从而彻底改变了我们与技术的互动方式。然而，这一进步带来了一个关键问题：知识产权侵犯。在本篇博客中，我们将深入探讨在ICML '23上展示的一项开创性研究，探索大型语言模型在代码生成中侵犯知识产权的程度。本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。姬煜同学....
Stable Diffusion 模型库，AIGC 画风任你选
Stable Diffusion 与相关模型库介绍AI绘画是AIGC的重要分支， Stable Diffusion作为一款底层代码、数据完全开源的高性能开源绘画模型，参数量仅有1B大小，开发者可在消费级GPU上进行本地推理训练与模型部署。为了让更多开发者快速体验Stable Diffusion模型库，加快推理训练过程，阿里云在公共模型库中收录了主流热门的大模型文件，同时提供了并准备了相关方案与实....
存储能力VS算法模型，哪一个才是AIGC的必杀技？
AIGC热度居高不下，但热度之下的相关技术能力还待进一步精进。不仅需要大模型、大数据和高算力“三剑合璧”，也需要一个稳定、高效、安全的数字基础设施，来支持其完成生成、存储和传输内容的整个过程，并尽可能避免重复建设、减少数据移动的工作量。 以存储为代表的云计算基础设施作为算力底座，重要性日益凸显。面对”文生图“”图生图“，甚至期待出现的”文生音频、视频”跨维度、跨模态的能力，都对数据存储提出了巨大....
扩散模型在AIGC中的应用
引言人工智能生成内容（AIGC）是一种新型的内容创造方式，它使用人工智能技术辅助或替代手动生成内容，基于用户输入的关键词或需求生成内容。AIGC的应用领域日益广泛，其中图像生成领域的扩散模型就是一个例子。扩散模型简介扩散模型是一种先进的图像生成方法，它的交互简单，生成速度快，大大降低了进入门槛。许多流行的应用，如Disco Diffusion、Stable Diffusion和Midjourne....
CVPR 2023｜哈工大南洋理工提出全球首个「多模态DeepFake检测定位」模型：让AIGC伪造无处可藏
CVPR 2023｜哈工大南洋理工提出全球首个「多模态DeepFake检测定位」模型：让AIGC伪造无处可藏新智元新智元 2023-04-10 15:31 发表于北京 新智元报道 编辑：好困【新智元导读】为了应对多模态假新闻，本文提出检测并定位多模态媒体篡改任务（DGM）。与现有的单模态DeepFake检测任务相比，DGM不仅判断输入图像-文本对的真假，也尝试定位篡改内容....
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