肝s了

自己模型的第一次生成紀念：

[’<EOC>’, ‘<EOC>’, ‘<EOC>’, ‘<EOC>’, ‘<EOC>’, ‘<EOC>’, ‘<EOC>’, ‘<EOC>’, ‘<EOC>’, ‘<EOC>’]

与视觉问答相比，视觉对话不仅要求agent能够参与到一个关于图像的问题中，而且要求agent能够充分利用之前提问和回答的线索。因此，答题者、问题、对话记录和图像之间的互动是产生正确答案的关键

搞一下：https://github.com/CPJKU/EfficientLEAF，可以移植到torch上。

不要闭门造车，多读论文。好不好

更改链接：

ICME2022 trackes:

• gpt2的vocab： https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/gpt2-vocab.json

这些天撸代码，其实收货挺多的(工程上)，但是结果还是没有出来。没有意思。 揪其原因来讲，还是没有找到真正痛的点。没有idea。 虽然有的时候，可以通过碰运气来试出来好的结果。但是我觉得哪样的效率不搞，而且成功的概率也很低。 我主要是没有沉淀出来对应的模型。如果可以直接跑出来。我觉得应该努力争取一下，多读一些vd相关的论文。正如学长灵魂的拷问，为什么不做主流的，而做一个小众的？ 还有一个比较致命的伤，就是没有卡。现在模型有的，数据处理好的。但是卡还不能继续跑。(wuyu)

好不好搞？？

Twitter  facebook  Email