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3）端到端微调，解冻大语言模型允许端到端训练。在编码器引导下微调BART模型，实现EEG到文本的生成。需要注意的是，对词级特征输入并不需要第一阶段的预训练，可以直接从第二阶段开始。
尽管这份电子表格目前似乎已无法访问，但在互联网档案馆和2023年11月提交的法庭文件中仍然可以查看。这些文件是一个集体诉讼的一部分，由10名视觉艺术家于去年1月提起，指控DeviantArt、Midjourney、Stability AI和Runway AI侵犯版权，未经授权使用他们的作品来训练人工智能。
站长之家(ChinaZ.com) 1月4日 消息:微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法，用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤（少于1，000步），就取得了令人瞩目的成果。相比于现有的方法，该方法不依赖于多阶段的预训练和有限的标记数据微调，避免了繁琐的训练流程和手动收集数据集的问题，这些数据集通常在任务多样性和语言覆盖方面存在问题。
此外，M2UGen还加入了适配器和LLaMA2模型，使得该模型具备多种能力。