谷歌提出视觉记忆方法，让大模型训练数据更灵活

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专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 目前，多数大模型一旦经过预训练，其内部结构便难以改变，就像把知识刻在石头一样。如果你想对模型的数据进行更新，就需要对整个模型重新训练，消耗大量时间和AI算力。 为了解决这一难题，谷歌DeepMind的研究人员提出了创新视觉记忆技术，其核心是将深度学习模型的表示能力与数据库的灵活性相结合，可以灵活地添加或删除数据。简单来说，和人类的视觉记忆差不多，既能不断学习新的知识，又能对已有的知识进行更新和调整。 构建视觉记忆的过程主要有两个步骤： 首先建立视觉记忆，然后利用快速最近邻检索进行分类。视觉记忆本质上是一个存储了图像及其对应标签的数据库，其中每 ………………………………