CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
Subjects: cs.CV
1.Segment Anything in High Quality
标题：以高质量分割任何内容
作者：Lei Ke, Mingqiao Ye, Martin Danelljan, Yifan Liu, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang, Fisher Yu
文章链接：https://arxiv.org/abs/2306.01567
项目代码：https://github.com/SysCV/SAM-HQ
摘要：
最近的 Segment Anything Model (SAM) 代表了扩展分割模型的一大飞跃，允许强大的零样本功能和灵活的提示。尽管接受了 11 亿个掩码的训练，但 SAM 的掩码预测质量在许多情况下仍不尽如人意，尤其是在处理具有复杂结构的物体时。我们提出 HQ-SAM，使 SAM 具备准确分割任何对象的能力，同时保持 SAM 原有的提示设计、效率和零样本泛化能力。我们的精心设计重用并保留了 SAM 的预训练模型权重，同时只引入了最少的额外参数和计算。我们设计了一个可学习的高质量输出令牌，它被注入到 SAM 的掩码解码器中，并负责预测高质量掩码。我们不是仅将其应用于掩码解码器功能，而是首先将它们与早期和最终 ViT 功能融合以改进掩码细节。为了训练我们引入的可学习参数，我们从多个来源组成了一个 44K 细粒度掩码数据集。HQ-SAM 仅在引入的 44k 掩模 detaset 上进行训练，在 8 个 GPU 上仅需 4 小时。我们展示了 HQ-SAM 在跨不同下游任务的一组 9 个不同分割数据集中的功效，其中 7 个在零镜头传输协议中进行了评估。
Subjects: cs.CL
2.Fine-Grained Human Feedback Gives Better Rewards for Language Model Training
标题：细粒度的人类反馈为语言模型训练提供了更好的回报
作者：Zeqiu Wu, Yushi Hu, Weijia Shi, Nouha Dziri, Alane Suhr, Prithviraj Ammanabrolu, Noah A. Smith, Mari Ostendorf, Hannaneh Hajishirzi
文章链接：https://arxiv.org/abs/2306.01693
项目代码：https://finegrainedrlhf.github.io/
摘要：
语言模型 (LM) 通常表现出不良的文本生成行为，包括生成错误、有毒或不相关的输出。人类反馈强化学习 (RLHF)——人类对 LM 输出的偏好判断被转化为学习信号——最近在解决这些问题方面显示出希望。然而，这种整体反馈传达的长文本输出信息有限；它没有说明输出的哪些方面影响了用户偏好；例如，哪些部分包含什么类型的错误。在本文中，我们使用细粒度的人类反馈（例如，哪个句子是错误的，哪个子句子是不相关的）作为显式训练信号。我们介绍了细粒度 RLHF，这是一个框架，可以从两个方面细粒度的奖励函数中进行训练和学习：（1）密度，在生成每个片段（例如句子）后提供奖励；(2) 结合与不同反馈类型相关的多种奖励模型（例如，事实不正确、不相关和信息不完整）。我们对排毒和长篇问答进行了实验，以说明在自动和人工评估的支持下，使用此类奖励函数进行学习如何提高绩效。此外，我们表明可以使用细粒度奖励模型的不同组合来定制 LM 行为。我们在此 https URL 上发布所有数据、收集的人类反馈和代码。
3.PassGPT: Password Modeling and (Guided) Generation with Large Language Models
标题：PassGPT：使用大型语言模型进行密码建模和（引导）生成
作者：Javier Rando, Fernando Perez-Cruz, Briland Hitaj
文章链接：https://arxiv.org/abs/2306.01545
摘要：
大型语言模型 (LLM) 成功地从大量文本中对自然语言进行建模，而无需明确的监督。在本文中，我们研究了 LLM 在密码建模方面的功效。我们介绍了 PassGPT，这是一个受过密码泄漏培训的 LLM，用于生成密码。 PassGPT 通过猜测两倍于以前看不见的密码，优于基于生成对抗网络 (GAN) 的现有方法。此外，我们引入了引导密码生成的概念，我们利用 PassGPT 采样过程来生成匹配任意约束的密码，这是当前基于 GAN 的策略所缺乏的壮举。最后，我们对 PassGPT 定义的密码熵和概率分布进行了深入分析，并讨论了它们在增强现有密码强度估计器中的用途。
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