基于生成先验的IR方法利用强大的预训练生成模型将高质量的生成

随着图像的恢复（IR）随着IR结果的发展，人们对IR结果的感知效果和智能性有了显著的提高。基于生成先验的IR方法利用强大的预训练生成模型将高质量的生成和先验知识引入IR，在这些方面取得了显著进展。不断提高生成先验的能力是实现更智能IR结果的关键，扩大模型规模是一种重要而有效的方法。通过扩大规模，许多任务都取得了惊人的进步，如SAM和大语言模型。这进一步激发了构建大规模、智能IR模型的努力，能够生成超高质量的图像。然而，由于计算资源、模型架构、培训数据、生成模型和IR的协同作用，扩大IR模型的规模具有挑战性。

生成先验。生成先验擅长捕捉图像的固有结构，从而生成遵循自然图像分布的图像。GANS的出现强调了IR中生成先验的重要性。使用这些先验的方法有很多，包括GAN反演、GAN编码器，或者使用GAN作为IR的核心模块。除GANS外，其他生成模型也可以作为先验。本工作主要关注扩散模型的生成试验，在可控生成和扩展模型规模方面表现良好。扩散模型也成功地用作IR中的生成先验。然而，这些基于扩散的IR方法的性能受到所使用生成模型的规模的影响，进一步提高其有效性面临着挑战。

图像复原。IR的目标是将降级的图像转换为高质量、无降级的版本。在早期阶段，研究人员独立探索了不同类型的图像降级，如超分辨率（SR），降噪和去模糊。然而，这些方法通常是基于特定的降级假设，因此对其他降级缺乏泛化能力。随着时间的推移，对不基于特定降级假设的盲恢复方法的需求增加。在这种趋势下，一些方法通过更复杂的降级模型近似于合成现实世界的降级，以处理单个模型的多个降级而闻名。最近的研究，如DiffBIR，将不同的恢复问题统一到单一模型中。本文采用类似DiffBIR的设置，采用单一模型有效处理各种严重降级。

在开发体验方面，飞桨开源框架2.6版通过自适应图构建机制，动转静训练成功率达到100%；实现高可扩展性IR，支持大型模型的终极性能优化；支持动静统一自动并行编程，大大简化了混合并行训练代码的开发。全过程优化大模型套件，实现大模型预训练、精调、压缩、推理、部署全过程关键技术升级。在硬件适应方面，结合文心大模型升级，更好地支持硬件厂商进行灵活定制和软硬协同深度优化。

据介绍，在开发体验方面，通过自适应图构建机制，动转静训练成功率达到100%；实现高可扩展性IR，支持大型模型的终极性能优化；支持动态和静态统一自动并行编程，大大简化了混合并行训练代码的开发。整个过程优化了大型模型套件，并结合了文欣大型模型升级的硬件适应方案。

马艳君发布了2.6版飞桨开源框架。在开发体验方面，通过自适应图构建机制，动转静训练成功率达到100%；实现高可扩展性IR，支持大型模型的终极性能优化；支持动态和静态统一自动并行编程，大大简化了混合并行训练代码的开发。整个过程优化了大型模型套件，并结合了文欣大型模型升级的硬件适应方案。

严重性和优先级模型可以帮助IR团队量化和理解事件的严重性以及响应所需的操作节奏。你应该同时使用这两种模型，因为它们是相关的。

IR团队成员应接受严重性/优先级模型、IR团队运行模式、响应时间、响应计划和手册位置的培训。您可以在《SRE工作手册》第九章中阅读更多关于谷歌对事件的反应。

现场，百度人工智能技术生态总经理马燕军最新发布了2.6版飞桨开源框架和大模型重建开发工具链。其中，在开发体验方面，2.6版通过自适应图构建机制，动转静训练成功率达到100%；实现高可扩展性IR，支持大型模型的终极性能优化；支持动静统一自动并行编程，大大简化了混合并行训练代码的开发。全过程优化大模型套件，结合文心大模型升级硬件适配方案。

本文介绍了信息检索（IR）系统和大型语言模型（LLMs）满足人类信息获取需求的重要性，并阐述了它们在日常生活中的广泛应用。谷歌、必应、百度等信息搜索系统，以及对话系统、问答系统和图片搜索引擎，在网络搜索、对话交互和信息获取中发挥着重要作用。这些系统的开发旨在有效地满足用户快速获取所需信息的需求。

本文旨在探索信息检索中的大型语言模型(如ChatGPT和GPT-4)（IR）任务中作为重排序代理的有效性。本研究侧重于评估这些先进模型在执行文本相关性重排序任务时的性能，这是信息检索系统的关键组成部分。在适当提示研究结果后，LLMS可以在流行的IR基准测试中与先进的监督方法竞争，甚至取得更好的效果。