随着数据规模的不断增长和业务需求的日益复杂，数据仓库，DataWarehouse，的建设和管理变得越来越重要，数据治理也成为数据仓库建设中不可忽视的一环，其中数仓元数据和指标是对数据的描述和度量，对于数据分析和决策起着至关重要的作用，然而，由于数据规模庞大且复杂，传统的元数据和指标检索方法往往效率低...

  大型语言模型，LLMs，在固定数据集上进行训练，其知识在最后一次训练更新时就已固定，ChatGPT的常规用户可能已经注意到其众所周知的局限性，训练数据截止到2021年9月，这种局限性会导致模型产生不准确或过时的响应，因为它们会，幻觉，信息，在不重新训练或微调的情况下，用新信息更新模型或增强其上下文理...

  本文回顾了多模态LLM，视觉，语言模型，近一年来的模型架构演进，对其中有代表性的工作进行了精炼总结，截止2024.04，持续更新ing...ASurveyonMultimodalLargeLanguageModels，arxiv.org，abs，2306.13549，Awesome，Multimod...

  一、结论写在前面近期，多模态大型语言模型，LLMs，的发展主要集中在通过增加文本，图像配对数据和增强LLMs来提高多模态任务的性能，然而，这些扩展方法计算成本高昂，且忽视了从视觉方面有效提升模型能力的重要性，受到混合专家，MoE，在LLMs中成功应用的启发，该技术在训练过程中提高了模型的可扩展性，同...

  一、引言知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段，不同于大型语言模型，知识图谱中的知识通常是结构化的，这样的结构让其具有更强的准确性和可解释性，知识图谱嵌入，KnowledgeGraphEmbedding，KGE，是一种将知识图谱中的实体和关系转化为低维度、连续的向量空间表示的技术，这种转...

  论文链接，https，arxiv.org，pdf，2408.11795亮点直击在多模态研究领域，许多研究利用大量图文对进行模态对齐学习，将大型语言模型，LLMs，转变为多模态LLMs，并在各种视觉语言任务中表现出色，现有的方法主要分为两类，基于自注意力的方法和基于交叉注意力的方法，虽然基于自注意力的...

  一、引言随着大型语言模型的兴起，自然语言处理，NLP，社区面临的主要挑战之一是如何高效地对模型进行微调，如果需要短期内改变模型的某些行为，重新进行参数微调可能会过于耗时和昂贵，在这种情况下，模型知识编辑，KnowledgeEditing，技术就显得尤为重要，本文主要研究模型知识编辑的鲁棒性，并重点探...

  亲爱的读者，感谢您阅读到这里，正如我们探讨的语言模型一样，每个人都有自己的潜力和价值，认清自己，要么接受平凡，要么踏踏实实从0到1去积累资源，这世上从来没有简单的、一蹴而就的成功，无论是AI的发展还是个人的成长，都需要持续不断的努力和积累，如果您也对科技、人工智能和个人发展感兴趣，欢迎关注我们的微信...

  文字接龙LLM从根本上始终要做的是，针对它得到的任何文本产生，合理的延续，LLM只是在玩一个，文字接龙，的游戏，当ChatGPT做一些事情，比如写一篇文章时，它实质上只是在一遍又一遍地询问，根据目前的文本，下一个词应该是什么，，并且每次都添加一个词，这里说的，词，实际上指的是token，它可能只是词...

  1.研究背景与动机近年来，大语言模型，LargeLanguageModels，LLMs，在人工智能领域取得了巨大的进展，为了评估这些模型的能力，研究人员开发了许多评估基准，然而，随着这些基准的广泛使用，人们对其适当性和公平性产生了越来越多的担忧，本研究的主要动机包括，例如，GPT，3在训练过程中发现...

  探索大型语言模型中的高阶心智理论在人类的社会互动中，理解他人的心理状态是一项至关重要的能力，这种能力被称为心智理论，TheoryofMind，ToM，心智理论使得人们能够推断和理解他人的信念、愿望、知识和情感，从而预测和影响他人的行为，随着人工智能领域的迅速发展，特别是大型语言模型，LargeLan...

  今天给大家介绍一篇关于大模型在时间序列应用探讨的工作，这篇文章质疑大语言模型在时间序列预测中是否有效，并对目前最先进的3个基于大语言模型的时间序列预测模型进行实验，发现去掉大语言模型部分，改成一个attention网络，也能取得相同甚至更优的效果，论文标题，AreLanguageModelsActu...

  大型语言模型，LLMs，在自然语言处理，NLP，领域促进了重大进展，但它们也面临着诸如幻觉和需要特定领域知识等挑战，为了缓解这些问题，最近的一些方法将从外部资源检索到的信息与LLMs相结合，显著提高了它们在NLP任务中的表现，但是缺乏对检索增强型语言模型，RALM，全面概述，因此，对包括检索增强生成...

  美团、浙大等于近日推出了MobileVLMV2，其中包含参数量1.7B、3B、以及7B的一系列视觉，语言模型，代码与模型以及适配的端侧推理方案都已开源，论文地址，https，arxiv.org，abs，2402.03766模型地址，https，huggingface.co，mtgv代码地址，http...

  一、结论写在前面传统的推荐系统通过学习和强化过去的用户，物品交互形成强烈的反馈循环，这反过来限制了新用户兴趣的发现，为了解决这一问题，论文引入了一种结合大型语言模型，LLMs，和经典推荐模型的混合层次框架，用于用户兴趣探索，该框架通过，兴趣集群，控制LLMs和经典推荐模型之间的接口，集群的粒度可以由...