AIGC基础模型——扩散模型（Diffusion Model）
扩散模型的基础理论源自非平衡热力学，其定义了扩散步骤的马尔科夫链。通过逐渐添加噪声，扩散模型能够学习逆扩散过程，从而在图像处理中去除噪声。这一模型的核心特点在于分为前向与反向过程。在前向过程中，模型逐步引入噪声；而在反向过程中，模型则从噪声中恢复数据。通过破坏训练数据中的噪声，扩散模型能够学习逆转过程，最终生成更为连贯的图像。 在实际应用中，扩散模型展现出了卓越的性能，涵盖了多个领域。其中之一.....
【网安AIGC专题10.11】2 ILF利用人类编写的 自然语言反馈 来训练代码生成模型：自动化反馈生成+多步反馈合并+处理多错误反馈+CODEGEN -M ONO 6.1 B model
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arXiv 2023.3.28纽约大学团队Authors: Angelica Chen, Jérémy Scheurer, Tomasz Korbak, Jon Ander Campos, Jun Shern Chan, Samuel R. Bowman, Kyunghyun Cho, Ethan....
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