大家好，我是HxShine今天我们将介绍EMNLP2023的一篇大模型，LLMs，生成文本分类任务合成数据的文章，标题是，Synthetic&gt，实际落地中，高质量训练数据的收集和筛选既耗费时间又成本昂贵，研究人员探索使用LLMs生成合成数据作为替代方法，然而，LLMs生成的合成数据在支持...

  一、概述PromptMix，AClassBoundaryAugmentationMethodforLargeLanguageModelDistillation​​https，arxiv.org，abs，2310.14192​​代码，​​https，github.com，servicenow，prom...

  同一天，LLM应用开发另一个代表产品Llamaindex也发布了其在此领域的新功能——workflow，进一步提升应用编排的能力，早在去年，Llamaindex在这方面已经有了动作，推出了QueryPipeline，详见，​​​应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Qu...

  大模型领域的发展日新月异，每天都有许多有趣的论文值得深入品读，下面是本期觉得比较有意思的论文，1、如何让LLM学会试错2、LLM竟然学会了自我反省，它真的有自我意识吗，1、如何让LLM学会试错你有没有想过，为什么人工智能经常会犯愚蠢的错误，原因可能让你意外，因为我们一直在教它做一个完美主义者！最新研...

  1、LLM训练的隐秘危机，1%的合成数据或致模型崩溃在LLM快速发展的今天，一个令人担忧的现象正悄然出现——模型崩溃，研究发现，即便在训练数据中仅包含1%的合成数据，也可能导致LLM模型性能严重下降，无论如何增加训练数据量都无法提升效果，更令人意外的是，增加模型规模这一当前广泛采用的方法，非但不能缓...

  传统RAGLLM预训练和微调一般都是基于公开的互联网数据，不可能包含公司内部私有数据，如果你问有关某公司的运营情况，直接基于模型参数生成的回答可能和胡说八道没什么两样，RAG，Retrieval，AugmentedGeneration，的思想就是将私有数据作为参考信息传递给LLM，这些私有数据除了作...

  你是否也好奇，在大模型时代，可解释性人工智能技术，XAI，有怎样的使用价值，近日，来自佐治亚大学、新泽西理工学院、弗吉尼亚大学、维克森林大学、和腾讯AILab的研究者联合发布了解释性技术在大语言模型，LLM，上的可用性综述，提出了，UsableXAI，的概念，并探讨了10种在大模型时代提高XAI实际...

  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...

  LightRAG增强了分段检索系统将文档转换为更小、更易于管理的片段，此策略允许快速识别和访问相关信息，而无需分析整个文档，接下来，我们利用LLMs来识别和提取各种实体，例如名称、日期、位置和事件，以及它们之间的关系，这通过此收集的信息进程将用于创建一个全面的知识图谱，该图谱突出显示跨整个文档集合，...

  大模型在许多任务上表现优异，但是它们在社交情境中的判断能力仍是一个亟待解答的问题，社会情境判断不仅涉及对情境的理解，还包括适应和回应他人行为的能力，11月10日，自然，科学报告子刊发布文章，Largelanguagemodelscanoutperformhumansinsocialsituation...

  一、前言2022年底，OpenAI推出的聊天机器人ChatGPT一经上线，便迅速引发了全球范围内的热议与追捧，仅在上线五天内，注册用户便突破了百万大关，ChatGPT的成功不仅展示了大语言模型，LLM，的强大能力，也标志着人类正式迈入了一个全新的人工智能时代，本文将以ChatGPT为切入点，回顾GP...

  一、背景最近在看腾讯最新混元大模型的Paper时，[2411.02265]Hunyuan，Large，AnOpen，SourceMoEModelwith52BillionActivatedParametersbyTencent[1]，，看到了如下关于计算Budget的公式由于我们的工作中也会经常根据...

  ​在互联网时代，数据爆发式增长，如果高效的分析数据成为一个亟待解决的问题，SQL是数据分析师的常用工具，编写高效的SQL需要用户具备一定的IT基础，对于普通人员来说存在一定门槛，Text，to，SQL技术可以实现自然语言转换成SQL，用户只需要用自然语言描述自己的目标，Text，to，SQL工具就可...

  在人工智能的众多应用中，对于文档的准确召回是一个广泛使用的需求，例如，在基于阅读理解的问答系统，RAG，中，我们常常通过嵌入模型生成向量来进行语义方面的召回，这种方法已经证明了其效果良好，然而，这并不意味着该方法适用于所有场景，让我们考虑一个涉及语音处理的项目，用户可能会说出需要查询的内容，系统需要...

  SLM是一种更具成本效益的方法，它允许公司在安全的环境中将模型适应其专有数据，译自UseSmallLanguageModelsToDeployAIonaBudget，作者EmilyFreeman，AI正在颠覆科技行业，关于通用人工智能，AGI，及其取代人类的能力的讨论无处不在，无论未来是在十年后还是...