1.背景关系抽取，RelationExtraction，RE，是指将非结构化文本转化为结构化数据，关系三元组，，在知识图谱构建等领域扮演了重要角色，但是关系抽取往往因为关系类型的多样性和句子中实体关系的模糊性等问题，导致难以实现高效的RE，这两年，大语言模型凭借其在自然语言理解和生成方面的强大能力，...

  检索增强生成，RAG，Retrieval，AugmentedGeneration，技术可追溯到2020年Facebook发表的一篇论文，Retrieval，AugmentedGenerationforKnowledge，IntensiveNLPTasks，它结合了信息检索和生成模型技术，通过引入外部...

  背景检索技术是指解析查询，并从外部数据源中获取有关信息，在搜索、问答、推荐系统等多个领域得到广泛运用，比如谷歌、Bing、baidu都是检索技术成功应用的典型代表，这些搜索引擎可以精准筛选并提供与用户查询相匹配的网页和文档，大大提升了信息检索的效率，用过维护外部数据库中的数据，检索模型可以获得最新、...

  大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇，本专栏精选论文​重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产，若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调​或者LLM背后的基础模型​重新阅读，而最新科技，Mamba，xLSTM，KAN，​则提供了大模型领域最新技术跟踪，若对于具身智能感兴趣的请移步具身智能专...

  ​摘要，大型语言模型，LLMs，的进步使得思维链，ChainofThought，CoT，方法受到了极大的关注，主要是因为它能够增强LLMs在复杂推理任务上的能力，此外，CoT方法的重要性还扩展到了将LLMs应用于多模态任务，然而，由于多模态样本固有的复杂性，为多模态推理选择最优CoT示例的问题在LL...

  在最近的一项研究中，来自美国宇航局和IBM的一组研究人员合作开发了一种模型，该模型可应用于地球科学，天文学，物理学，天体物理学，太阳物理学，行星科学和生物学以及其他多学科学科，当前的模型，如SCIBERT、BIOBERT和SCHOLARBERT仅部分覆盖了其中的一些领域，现有的模型没有充分考虑所有这...

  去年6月底，我们在arXiv上发布了业内首篇多模态大语言模型领域的综述，ASurveyonMultimodalLargeLanguageModels，，系统性梳理了多模态大语言模型的进展和发展方向，目前论文引用120，，开源GitHub项目获得，自论文发布以来，我们收到了很多读者非常宝贵的意见，感谢...

  写在前面大家好，我是刘聪NLP，大模型时代，指令微调已经成了算法工程师们必不可少的技能，而在指令微调过程中，我们往往会从数据数量和数据质量两个维度来对模型进行调优，今天给大家带来一个新的方法，MoDS，一种面向模型的指令数据选择方法，MoDS，Model，oriented&gt，paper，...

  鉴于我们在Reka成功地培训了相当强大的多模态语言模型，许多人对从零开始建立基础设施并训练大型语言和多模态模型的经验特别感兴趣，我在社交媒体上经常抱怨外部，Google之外，的基础设施和代码，这让人们对我在荒野中错过了什么，以及我对什么讨厌，喜欢非常好奇，所以终于有了这篇文章，这篇博客文章揭示了挑战...

  今天学会了一招比较实用的技巧，利用AI来帮我们整理实体及其关系，最后再基于整理完成信息制作知识图谱，不论是一些资料还是一段内容，都可以轻松实现，这里我们先简单讲下实体识别和关系抽取的概念，想象一下，你正在阅读一本侦探小说，在小说中，侦探需要识别出各种人物，实体，和他们之间的联系，关系，简单来说，实体...

  1.GMeLLo提出的背景1.1多跳问答多跳问答的难度往往比较大，因为不仅要追溯事实，还要聚合与串联事实，随着大型语言模型的发展，基于提示的方法搭配可选的检索模块已成为处理多跳问答的常用手段，但以往多数工作侧重于静态信息库，1.2知识编辑知识编辑目前有两种主流方案，修改模型参数和保留模型参数，1.2...

  1.当前知识图谱构建存在的问题知识图谱通过捕捉实体之间的关系来构建知识的结构化表示，在分析文本数据集和从结构化异构数据中推断知识方面具有显著优势，比如，知识图谱能够融合来自多个来源的不同数据，提供一个具有凝聚力的信息视角，还能为文本语料库的分析提供更高层次的可解释性，知识图谱的重要性不必多言，最近的...

  具身智能，一种把大模型应用到工业生产的技术，随着大模型技术的发展，大模型的发展方向也逐渐变得明朗，比如AIGC，AI代理等；而最近学习到了一个新的概念——具身智能，虽然并不是第一次听说这个词，但一直以为它只是大模型技术的一种实现方式，但到最近才发现具身只能和大模型是不一样的两种东西，而且，具身智能可...

  1.基于LLM的TableQA存在的问题利用LLM来进行表格理解任务往往会将整个表格喂给LLM，但是这种方法存在一定的局限性，•首先，受限于LLM上下文长度的限制；比如，一个包含100列和200行的中等大小表格，单元格数量超过40，000个，超出了LLaMA和GPT系列等流行LMs的处理能力，•此外...

  超参数是指由开发者设置的参数，而不是由模型训练得到的参数，对了解过机器学习模型的人来说，应该都知道模型训练的过程就是不断调整模型参数的过程，调整方式就是通过正反向传播以及损失差的计算和优化器对参数进行调整，不懂得可以看一下文章大模型的参数什么，而超参数又是什么呢?今天就来介绍一下超参数，01、什么是...