12句白菜广告语,告诉你白菜的好处!

概述:白菜是一种非常常见的蔬菜,也是一种非常有营养的食品。它不仅价格便宜,而且营养价值高,可以补充人们所需的多种营养物质,因此备受人们喜欢。本文将为大家介绍白菜的好处,让大家更好地了解这种蔬菜。段落1:白菜的营养价值白菜属于十字花科植物,营养价值非常高。它含有大量的维生素,矿物质和纤维素,特别是维生素C和维生素K含量非常高。此外,白菜还含有丰富的胡萝卜素和膳食纤维,这对促进人体消化和保持身体健康也非常有益。因此,我们可以通过食用白菜来为身体补充所需的多种营养物质,保持健康的体魄。段落2:白菜对身体的好处白菜不仅有很高的营养价值,而且还具有很多的好处。首先,白菜可以帮助人们提高免疫力,减少感染疾病的风险。其次,白菜中的膳食纤维可以促进消化,防止便秘等消化系统疾病。此外,白菜还可以降低胆固醇水平,预防心脑血管疾病。最后,白菜中含有丰富的抗氧化物质,可以帮助人们延缓衰老、美容养颜。段落3:如何食用白菜白菜不仅营养价值高,还非常容易食用。我们可以将白菜炒、煮、炖,或者做成汤。如果你喜欢吃生菜,那么白菜也可以生吃,特别是在夏天,生吃白菜可以帮助我们消暑降温。此外,白菜不仅可以单独食用,还可以与其他食材搭配食用,更好地发挥它的营养价值。总之,白菜是一种非常好的蔬菜,无论如何食用,都可以带来多种营养和健康的好处。结论:白菜是一种价格便宜、营养价值高、好吃又好做的蔬菜。它对我们身体有很多好处,可以提高免疫力、促进消化、降低胆固醇水平、延缓衰老等。因此,我们应该多食用白菜来保持健康,同时也应该尽量搭配其他蔬菜食用,让身体获得更多的营养。

12句白菜广告语,告诉你白菜的好处!特色

1、有着相关的成就体系,需要你更好的经营下去,让你的奶茶铺完美的升级;

2、审判国度最新版

3、有许多高质量的外围设备可供选择。所有货物都已寄出。只要你愿意,你可以放心下订单

4、社区视频,各种各样的精彩视频可以随时查看,了解社区实况;

5、【云端同步】收藏阅读进度,自动保存。

12句白菜广告语,告诉你白菜的好处!亮点

1、作品中将会采用动画片授权的炫酷动作格斗画面。

2、丰富的载具随你驾驶,移动在不同的区域,还可以跟好友联机,组队闯关消灭对手;

3、在线测试单词听写,来检验你的学习成果,循序渐进,由浅入深,学练结合,语文学习事半功倍。

4、您可以从屏幕左下方的提示按钮中看到“提示”和“答案”。

5、更多的剧集来进行播放吧

youzhexiangguandechengjiutixi,xuyaonigenghaodejingyingxiaqu,rangnidenaichapuwanmeideshengji;shenpanguoduzuixinbanyouxuduogaozhiliangdewaiweishebeikegongxuanze。suoyouhuowudouyijichu。zhiyaoniyuanyi,nikeyifangxinxiadingdanshequshipin,gezhonggeyangdejingcaishipinkeyisuishizhakan,lejieshequshikuang;【yunduantongbu】shouzangyuedujindu,zidongbaocun。達(da)摩(mo)院(yuan)貓(mao)頭(tou)鷹(ying) mPLUG-Owl 亮(liang)相(xiang):模(mo)塊(kuai)化(hua)多(duo)模態(tai)大(da)模型(xing),追(zhui)趕(gan) GPT-4 多模态能(neng)力(li)

來(lai)源(yuan):機(ji)器(qi)之(zhi)心(xin)

純(chun)文(wen)本(ben)大模型方(fang)興(xing)未(wei)艾(ai),多模态領(ling)域(yu)也(ye)開(kai)始(shi)湧(yong)現(xian)出(chu)多模态大模型工(gong)作(zuo),地(di)表(biao)最(zui)強(qiang)的(de) GPT-4 具(ju)備(bei)讀(du)圖(tu)的多模态能力,但(dan)是(shi)遲(chi)迟未向(xiang)公(gong)眾(zhong)开放(fang)體(ti)驗(yan),於(yu)是乎(hu)研(yan)究(jiu)社(she)區(qu)开始在(zai)這(zhe)個(ge)方向上(shang)發(fa)力研究並(bing)开源。MiniGPT-4 和(he) LLaVA 問(wen)世(shi)不(bu)久(jiu),阿(e)裏(li)达摩院便(bian)推(tui)出 mPLUG-Owl ,壹(yi)个基(ji)于模块化實(shi)现的多模态大模型。

今(jin)天(tian)要(yao)介(jie)紹(shao)的是 mPLUG-Owl,該(gai)工作不僅(jin)通(tong)過(guo)大量(liang) cases 展(zhan)示(shi)出優(you)秀(xiu)的多模态能力,還(hai)第(di)一次(ci)針(zhen)對(dui)視(shi)覺(jiao)相關(guan)的指(zhi)令(ling)理(li)解(jie)提(ti)出一个全(quan)?的測(ce)試(shi)集(ji) OwlEval,通过人(ren)工評(ping)测对比(bi)了(le)已(yi)有(you)模型,包(bao)括(kuo) LLaVA 、MiniGPT-4 、BLIP-2 以(yi)及(ji)系(xi)統(tong)類(lei) MM-REACT 等(deng)工作,实验結(jie)果(guo)表明(ming) mPLUG-Owl 展示出更(geng)优的多模态能力,尤(you)其(qi)在多模态指令理解能力、多輪(lun)对話(hua)能力、知(zhi)識(shi)推理能力等方?表现突(tu)出

ModelScope体验地址(zhi):

https://modelscope.cn/studios/damo/mPLUG-Owl/summary

HuggingFace体验地址:

https://huggingface.co/spaces/MAGAer13/mPLUG-Owl

多模态能力展示

我(wo)們(men)把(ba) mPLUG-Owl 與(yu)现有工作進(jin)行(xing)对比来感(gan)受(shou)一下(xia) mPLUG-Owl 的多模态效(xiao)果,值(zhi)得(de)一提的是,该工作中(zhong)评比的测试樣(yang)例(li)基本上都(dou)来自(zi)已有工作,避(bi)免(mian)了 cherry pick 问題(ti)。

下图 6 展示了 mPLUG-Owl 很(hen)强的多轮对话能力。

從(cong)图 7 中可(ke)以发现, mPLUG-Owl 具有很强的推理能力。

如(ru)图 9 展示了一些(xie)笑(xiao)话解釋(shi)例?。

在该工作中,除(chu)了评测对比外(wai),该研究團(tuan)隊(dui)还觀(guan)察(cha)到(dao) mPLUG-Owl 初(chu)顯(xian)一些意(yi)想(xiang)不到的能力,比如多图关聯(lian)、多語(yu)?、文字(zi)识別(bie)和文檔(dang)理解等能力。

如图 10 所(suo)示,雖(sui)然(ran)在訓(xun)練(lian)階(jie)段(duan)并沒(mei)有进行多图关联數(shu)據(ju)的训练,mPLUG-Owl 展现出了一定(ding)的多图关联能力。

如图 11 所示,盡(jin)管(guan) mPLUG-Owl 在训练阶段仅使(shi)用(yong)了英(ying)文数据,但其展现出了有趣(qu)的多语?能力。这可能是因(yin)為(wei) mPLUG-Owl 中的语?模型使用了 LLaMA,从而(er)出现了这一现象(xiang)。

尽管 mPLUG-Owl 没有在帶(dai)有標(biao)註(zhu)的文档数据上进行训练,但其仍(reng)然展现出了一定的文字识别和文档理解能力,测试结果如图 12 所示。

方法(fa)介绍

该工作提出的 mPLUG-Owl,其整(zheng)体架(jia)構(gou)如图 2 所示。

模型结构:它(ta)由(you)视觉基礎(chu)模块(开源的 ViT-L)、视觉抽(chou)象模块以及預(yu)训练语?模型( LLaMA-7B) 組(zu)成(cheng)。视觉抽象模块將(jiang)較(jiao)?的、細(xi)粒(li)度(du)的图像(xiang)特(te)征(zheng)概(gai)括为少(shao)量可學(xue)習(xi)的 Token,从而实现对视觉信(xin)息(xi)的?效建(jian)模。?成的视觉 Token 与文本查(zha)詢(xun)一起(qi)輸(shu)?到语?模型中,以?成相應(ying)的回(hui)復(fu)。

模型训练:采(cai)用兩(liang)阶段的训练方式(shi)

第一阶段:主(zhu)要目(mu)的也是先(xian)学习视觉和语?模态間(jian)的对?。不同(tong)于先前(qian)的工作, mPLUG-Owl 提出凍(dong)住(zhu)视觉基础模块會(hui)限(xian)制(zhi)模型关联视觉知识和文本知识的能力。 因此(ci) mPLUG-Owl 在第一阶段只(zhi)冻住 LLM 的參(can)数,采用 LAION-400M, COYO-700M, CC 以及 MSCOCO 训练视觉基础模块和视觉摘(zhai)要模块。

第?阶段:延(yan)續(xu) mPLUG 和 mPLUG-2 中不同模态混(hun)合(he)训练对彼(bi)此有收(shou)益(yi)的发现,Owl 在第?阶段的指令微(wei)調(tiao)训练中也同時(shi)采用了纯文本的指令数据 (52kfrom Alpaca+90k from Vicuna+50k from Baize) 和多模态的指令数据 (150k from LLaVA)。作者(zhe)通过詳(xiang)细的消(xiao)融(rong)实验验證(zheng)了引(yin)?纯文本指令微调在指令理解等方?带来的收益。第?阶段中视觉基础模块、视觉摘要模块和原(yuan)始 LLM 的参数都被(bei)冻住,参考(kao) LoRA,只在 LLM 引?少量参数的 adapter 结构用于指令微调。

实验结果SOTA 对比

为了比较不同模型的多模态能力,该工作构建一个多模态指令评测集 OwlEval。由于?前并没有合適(shi)的自動(dong)化指标,参考 Self-Intruct 对模型的回复进行人工评测,打(da)分(fen)規(gui)則(ze)为:A="正(zheng)確(que)且(qie)令人滿(man)意";B="有一些不完(wan)美(mei),但可以接(jie)受";C="理解了指令但是回复存(cun)在明显錯(cuo)誤(wu)";D="完全不相关或(huo)不正确的回复"。

对比结果如下图 3 所示,实验证明 Owl 在视觉相关的指令回复任(ren)務(wu)上优于已有的 OpenFlamingo 、BLIP-2 、LLaVA、MiniGPT-4。

多維(wei)度能力对比

多模态指令回复任务中牽(qian)扯(che)到多種(zhong)能力,例如指令理解、视觉理解、图?上文字理解以及推理等。为了细粒度地探(tan)究模型在不同能力上的?平(ping),本文进一步(bu)定義(yi)了多模态場(chang)景(jing)中的 6 种主要的能力,并对 OwlEval 每(mei)个测试指令人工标注了相关的能力要求(qiu)以及模型的回复中体现了哪(na)些能力。

结果如下表格(ge) 6 所示,在该部(bu)分实验,作者既(ji)进行了 Owl 的消融实验,验证了训练策(ce)略(lve)和多模态指令微调数据的有效性(xing),也和上一个实验中表现最佳(jia)的 baseline— MiniGPT4 进行了对比,结果显示 Owl 在各(ge)个能力方?都优于 MiniGPT4。

返(fan)回搜(sou)狐(hu),查看(kan)更多

責(ze)任編(bian)輯(ji):

发布于:湖南郴州桂东县