现阶段chatGPT非常火热。带动了第三方开源库：LangChain火热。它是一个在大语言模型基础上实现联网搜索并给出回答、总结 PDF 文档、基于某个 Youtube 视频进行问答等等的功能的应用程序。什么是LangchainLangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。 langchain的目标：最强大和差异化的应用程序不仅会通过 API 调用语言模型，它主要拥有 2 个能
转载
2024-04-23 12:52:44
222阅读
以ChatGPT为代表的自然语言处理大模型技术大火出圈，微软、谷歌、百度系等生成式大模型接连发布和不断升级优化，人工智能的快速发展，进一步促使AI产业带动生产力变革，正式拉开一个AI时代的全新序幕。国内多家头部AI企业都在加大大型语言模型（Large Language Model, LLM）领域的研发和布局，而大型语言模型在文本、图片、视频等语义理解和内容生成领域的应用及商业化落地也在全面展开。实
核心要点：诸如GPT-3等大预训练语言模型（PLM）以服务的形式发布。允许用户设计特定于任务的提示(Task specified Prompt)，并通过黑盒API查询PLM。将这种不能访问梯度参数，只能通过推理API查询模型推理结果的场景称为LMaaS（Language Model as a Service）本文在此场景下提出了一种黑盒优化框架，通过无导数优化来优化输入文本前的连续提示。大型PLM
转载
2024-04-04 09:48:54
210阅读
文章目录所解决的问题？背景所采用的方法？取得的效果？所出版信息？作者信息？ 论文题目：Mastering Atari, Go, chess and shogi by planning with a learned model所解决的问题？ 规划planning一直都是人工智能研究领域中，人们追逐的一个比较难的研究点，基于树的规划算法，像AlphaGo这类算法已经取得了巨大的成功，然而基于树模型
转载
2024-07-21 23:07:08
44阅读
语言模型 对于很多自然语言处理领域的问题，比如机器翻译，处理要确定预测结果中的字词集合以外，还有一个非常重要的方面就是要评估文本序列是否符合人类使用的习惯。也就是要判断文本是否通顺、自然、甚至在翻译问题上，“信”、“达”、“雅”是一种高级的要求。语言模型就是用于评估文本符合语言使用习惯程度的模型。 &nbs
转载
2024-06-28 23:46:45
315阅读
代码生成所包含的面非常之广，但是对于目前最普遍的层生成器，所使用的技术有很多是共通的。下面简单介绍层生成器所普遍使用的几项技术，以及为你的层生成器选择一门开发语言所要考虑的要点。 编写代码生成器经常使用的技术：n 文本模板，代码生成通常意味着创建具有复杂结构文本类型的文件。为了维护生成器的简单
© 作者｜王禹淏本篇综述“Dense Text Retrieval based on Pretrained Language Models: A Survey”由中国人民大学和百度合作完成。为了支持这项研究，作者团队创建了一个参考网站，包括稠密检索研究的相关资源：（例如：论文，数据集和代码资源库），链接: https://github.com/RUCAIBox/DenseRet
转载
2024-05-20 09:16:53
129阅读
一句话解释：知识蒸馏是一种模型压缩技术（model compression technique），通过让小模型（学生模型）学习大模型（教师模型）的输
如何使大型语言模型更加事实、正确和可靠？检索增强生成（RAG）是一种有效的方法，可以缓解大型语言模型的基本局限性，如幻觉和缺乏最新知识。然而，如果您曾尝试过RAG，您会同意我所说的RAG易于原型设计，但很难达到理想的水平。在本文中，我将讨论一篇关于自我RAG的新研究论文：Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through S
转载
2024-08-12 17:11:54
103阅读
源 | 新智元大家好，这里是 NewBeeNLP。万万没想到，现在大语言模型们也要像王者荣耀/LoL/Dota这些游戏里的玩家一样打排位赛了！据说，那些闭源模型们很快也会被拉出来溜溜。最近，来自LMSYS Org（UC伯克利主导）的研究人员又搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！顾名思义，「LLM排位赛」就是让一群大语言模型随机进行battle，并根据它们的Elo得分进行排名。然
随着人工智能的能力，特别是大型语言模型 (LLM) 的不断发展和演变，开发人员正在寻求将 AI 功能整合到他们的应用程序中。 虽然文本完成和摘要等简单任务可以通过直接调用 OpenAI 或 Cohere 提供的 API 来处理，但构建复杂的功能需要付出努力和工具。推荐：用 NSDT场景设计器 快速搭建3D场景。Jon Turow 和他在 Madrona 的团队首先指出了这一点，他们指出开发人员必须
转载
2023-09-22 12:56:03
1136阅读
目录Text-based Person Retrieval 任务介绍常用数据集CUHK-PEDES 数据集ICFG-PEDES 数据集RSTPReid 数据集 Text-based Person Retrieval 任务介绍博主是做多模态相关的，最近刚刚接触了语言行人检索 (Text-based Person Retrieval) 这个任务，觉得挺有意思，开一个专栏来记录一下该任务的常用数据集和
大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。本期会给大家奉献上精彩的：数据分析预测、数据库设计、Elasticsearch、流架构、分布式锁 、Kylin 、flink、Redis、神经网络、数据安全。全是干货，希望大家喜欢！！！#大数据和云计算技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。
目录1 摘要 2 基础prompt方法1.1 Zero-shot1.2 Few-shot3 Instruct Prompt4 一些高级的Prompt 用法4.1 Self-Consistent Sampling温度（Temperature）Top_K4.2 Chain of Thought4.3 Tree of Thought5 自动prompt 设计6
A Survey of Large Language Models前言6 UTILIZATION6.1 In-Context Learning6.1.1 提示公式6.1.2 演示设计6.1.3 底层机制6.2 Chain-of-Thought Prompting6.2.1 CoT的上下文学习6.2.2 关于CoT的进一步讨论6.3 Planning for Complex Task Solvin
昨天的时候，简单学习了跟语言模型相关的内容。其实主要的内容都是word2vec的内容；本质上我想找的内容是，能够给我建立一个模糊的说法。我是使用这个模型，能带来的好处是什么。但是感觉上来说，完全就是从反向的角度来说明。使用了这个模型，然后告诉你这个模型的好处。对于语言模型来说，我简单看了一下，这里来简单总结一下，不涉及具体原理。 首先就是最开始的one-hot模型，假设不是用n-gram，（其实
转载
2024-05-11 19:16:58
69阅读
1.语言模型语言模型仅仅对句子出现的概率进行建模，并不尝试去“理解”句子的内容含义。语言模型告诉我们什么样的句子是常用句子（挑选较为合理的句子的作用），但无法告诉我们两句话的意思是否相似或者相反。 SeqSeq模型可以看作一个条件语言模型，它相当于是在给定输入的情况下对目标语言的所有句子估算概率，并选择其中概率最大的句子作为输出。 假设一门语言的词汇量为V，如果将p(Wm|W1,W2,W3,…Wm
转载
2024-10-09 16:47:50
23阅读
摘要在最近取得广泛关注的大规模语言模型（LLM）应用强化学习（RL）进行与人类行为的对齐，进而可以充分理解和回答人的指令，这一结果展现了强化学习在大规模NLP的丰富应用前景。本文介绍了LLM中应用到的RL技术及其发展路径，希望给读者们一些将RL更好地应用于大规模通用NLP系统的提示与启发。大规模语言模型向RL的发展语言模型（LM）是一种编码和理解自然语言的NLP模型。早期的Word2Vec等研究工
转载
2024-03-24 12:04:46
133阅读
文章作者：途索 阿里巴巴 算法专家导读：什么样的模型是好的模型？相信这是每一个数据分析师和大数据AI算法工程师都曾经默默思考过的问题。为了更全面地思考这个问题，我们不妨从以下三方面进行讨论。如何理解“模型”？如何理解“好”？有万能的模型么？01如何理解“模型”？“模型”的英文model，究其拉丁词源，是从modus这个词演化而来。而modus这个词在拉丁文中的含义基本可以用“测量”“标准
文章目录@[toc]第一部分:调研、评测文心一言1.体验(1)基本功能介绍和使用(2)优缺点分析及改进建议(3)采访用户2.BUG3.结论讯飞星火1.体验(1)基本功能介绍和使用(2)优缺点分析及改进建议2.BUG3.结论第二:分析(一)开发时间估计(二)同类产品对比排名(三)软件工程方面的建议第三:建议和规划市场概况市场现状市场与产品生态产品规划第一部分:调研、评测文心一言1.体验(1)基本功能
