大家好，我是HxShine今天分享一篇Microsoft公司的一篇文章，Title，ImprovingTextEmbeddingswithLargeLanguageModels，使用大型语言模型改善文本嵌入，这篇文章探索了直接利用LLM来做embedding模型，其只需要利用合成数据和少于1000次...

  一、概述Llama2，OpenFoundationandFine，TunedChatModels论文地址，Llama2，OpenFoundationandFine，TunedChatModels代码，​​https，github.com，facebookresearch，llama​​官网，​​ht...

  在CTR预估中，主流都采用特征embedding，MLP的方式，其中特征非常关键，然而对于相同的特征，在不同的样本中，表征是相同的，这种方式输入到下游模型，会限制模型的表达能力，为了解决这个问题，CTR预估领域提出了一系列相关工作，被称为特征增强模块，特征增强模块根据不同的样本，对embedding...

  长周期时序预测核心问题长周期时间序列预测，指的是预测窗口较长一类时间序列预测问题，一般来说，预测长度在50个点以上，就可以认为是长周期时间序列预测问题，同时，预测长度的增加，会使得模型需要引入更长的历史序列，才能实现更好的预测，相比短周期时序预测，长周期时序预测主要面临的挑战有以下几个方面，长周期历...

  情感在人类决策中扮演着核心角色，它影响他们的选择、行为乃至生活的方方面面，当这一复杂的人类特质与LLMs相遇时，他们如何确保这些模型能够准确地反映出情感的影响，这不仅是技术上的挑战，更是对模型设计哲学的深刻考量，6月6日发表于学术平台arXiv热门论文，THEGOOD，THEBAD，ANDTHEHU...

  一、背景本文中我们介绍一种最新的KVCache共享论文KVSharer，与之前常见的层内共享不同，KVSharer主要关注跨层共享，并且是整个层的共享，对应的论文，[2410.18517]KVSharer，EfficientInferenceviaLayer，WiseDissimilarKVCach...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！首先，让我们来聊聊LLM，这些模型通过在海量数据集上预训练，已经展现出了惊人的能力，无论是理解还是生成自然语言，它们都能做得很好，但问题来了，这些模型的规模和训练成本都很高，这让它们在实际应用中有点不切实际，这时候，MoA登场了！MoA通过利用多个LLM...

  出品，技术栈，微信号，blog51cto，太酷了，12日消息，麻省理工大学研究团队发表了一篇新的研究结果，研究发现，通过大模型的加持，科学和艺术竟然存在某种隐藏联系，进而可以生成新的生物材料，基于图形的人工智能模型，中，建议创建一种新的基于菌丝体的生物材料，右，，其灵感来自于瓦西里·康定斯基的画作，...

  研究背景这篇文章研究了商业微调API在将新知识注入大型语言模型，LLMs，和更新现有知识方面的效果，尽管OpenAI和Google等提供商提供的商业LLMs微调API具有灵活的应用适应性，但其有效性尚不清楚，该问题的研究难点包括，微调方法的不透明性、缺乏统一的基准评估、用户对超参数优化的限制以及模型...

  前言在私有领域知识问答和企业知识管理领域，结合检索增强型生成模型，Retrieval，AugmentedGeneration，RAG，大模型，LargeLanguageModel，LLM，已成为一种趋势，然而，在RAG系统的文档预处理阶段和检索阶段，经常碰到三个主要问题，本文将先探讨下文档解析的准确...

  Sora详细的技术报告发布了，相关从业者可能都需要看看，里面有OpenAI的训练思路以及Sora详细的技术特性，我从里面找了一些要点，详细的可以去看完整内容，简单来说Sora的训练量足够大也产生了类似涌现的能力，技术特点三维空间的连贯性，Sora可以生成带有动态相机运动的视频，随着相机移动和旋转，人...

  背景检索增强生成，RAG，迅速推进了语言模型领域，特别是在问答，QA，系统，通过在响应生成阶段集成外部文档，RAG显著提高了语言模型的准确性和可靠性，这种方法提高了响应的质量，并降低了幻觉的频率，其中模型生成了错误或误导性的信息，然而，这些方法表现出有限的检索精度时，面对众多的难以区分的文件，在其实...

  这篇文章给大家介绍一下北邮在NeurIPS2024中发表的一篇时间序列预测工作，重点研究了如果有效利用时间戳特征提升时序预测效果，相关方法可以嵌入到现有的各类SOTA时序预测模型中，论文标题，RethinkingthePowerofTimestampsforRobustTimeSeriesForec...

  导语本文为数据库，拥抱Data，AI，系列连载第1篇，该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data，AI应用场景，基于真实客户案例&amp，最佳实践，展示Data，AI行业解决方案的连载文章，本篇内容针对电商行业痛点，将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论，为电商行业注入新的活力与...

  1.引言1.1检索增强生成，RAG，概览RAG，Retrieval，AugmentedGeneration，融合了两大核心组件，i，检索模块，负责从外部知识库中检索相关文档或信息，利用密集向量表示从大型数据集，如维基百科或私有数据库中识别相关文档，ii，生成模块，负责处理这些信息，产出类似人类语言的...