- 创建上下文模型。 您可以使用初始化创建的上下文模型或者创建新的上下文模型，在目录节点右键 “新增图”，如果一个系统的交互的外部角色过多时，不适合在一张上下文模型图中建模时，用户可根据外部角色的分类或者产品的应用场景创建不同的上下文模型。
- 建立系统与外部角色的关系。 在上下文模型中描述系统与外部角色的关系通过接口体现，不直接使用连线表示；在上下文模型中需要定义外部角色、交互接口、外部系统、系统，其中系统如果在逻辑模型中已经定义过，则在上下文模型中不能再重复定义，从逻辑模型中引用至上下文模型中即可。
support.huaweicloud.com/usermanual-codeartsmodeling/modeling_ug_0002_7…CVPR 2024 | 中科大&微软提出：迈向更统一的上下文视觉理解 - 知乎
网页2024年3月21日 · 方法. 我们提出了一个框架可以将自回归模型的优势与上下文学习的视觉语言任务的具体要求无缝集成。主要分为三个流程：（1）通过组织良好的视觉语言提示， …
IJCAI20 | 距离有效的上下文建模还有多远的路要走？一个上下文语 …
- 1、CONCAT model（adding grammar-based mechanism） 和目前的SOTA模型（non-gramma…
从上边这个图可以看得出来，不用grammar-based的其他sota模型，和我们用了一个非常普通但是加上了grammar-based方法相比弱很多。也就是说现在的上下文建模方法其实并没有充分挖掘上下文的语义，并且grammar-based SP是非常有必要用到多轮的语义解析中的。 - 2、深度比较这些上下文建模方法的性能
下面这个论文比较了一下多个方法和刚才CONCAT model（adding grammar-based mechanism）在SPARC和CoSQL两个数据集上多个指标之间的对比情况。
- 1、CONCAT model（adding grammar-based mechanism） 和目前的SOTA模型（non-gramma…
面向超长上下文，大语言模型如何优化架构，这篇综述一网打尽了 …
网页2024年1月3日 · 面向超长上下文，大语言模型如何优化架构，这篇综述一网打尽了. 作者重点关注了基于 Transformer 的 LLM 模型体系结构在从预训练到推理的所有阶段中优化长上 …
一文理解“上下文学习”----大语言模型突现能力 - 知乎
揭秘In-Context Learning (ICL)：大型语言模型如何通过上下文学习 …
网页ICL，即In-Context Learning，是一种让大型语言模型（LLMs）通过少量标注样本在特定任务上进行学习的方法。 这种方法的核心思想是，通过设计任务相关的指令形成提示模 …
Efficient Contextformer：利用空间通道窗口注意力机制实现可学习 …
网页在这项工作中，我们引入了高效的上下文Transformer（eContextformer）——一种计算效率高的基于Transformer的自回归上下文模型，用于可学习图像压缩。 eContextformer有 …
王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读：“上下文建模” …
网页2021年4月7日 · 本文介绍了利用肢体关节作为“上下文”信息辅助进行3D人体姿态估计的多种方法，并推导了一个通用的公式。文章还提出了一种结合深度神经网络和人体先验知识的新方法，显著提升了未见过场景中的泛化 …
MASTER：全局上下文建模大幅提高文本识别精度 - 腾 …
网页MASTER：全局上下文建模大幅提高文本识别精度. 今天跟大家分享一篇昨天新出的场景文本识别方法MASTER，其发明了一种Multi-Aspect 全局上下文建模方法，有效改进了文本识别精度，在多个数据集上取得了目前最好的 …
软件工程---5.系统建模_上下文模型-CSDN博客
网页2019年12月11日 · 在LMM领域，上下文学习（In context learning）即提示学习，也叫语境学习、任务相关的类比样本中学习等，它可以看做模型语义理解能力的一种，即对于一个大规模预训练模型，对于不同的下游任务， …
大模型关键技术：上下文学习、思维链、RLHF、参数微 …
网页2024年2月10日 · 大型语言模型（LLM）展现出惊人的“上下文学习”（In-context Learning，ICL）能力，即能够根据输入序列中的示例准确预测新查询的答案，而无需额外更新模型参数。
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