Cot Chain 一次性样本揭示和少样本揭示以及思想链 Thought 大模型揭示词进阶 零样本揭示 of
技术的外围只要两点，一个是把技术做好，一个是把技术用好，在之前的文章中曾经说过，预训练和微调是为了打造一个更好用的大模型，而揭示学习是为了更好的经常使用大模型，激起大模型的潜能，而基于揭示学习开展起来的揭示词工程，也就是怎样写一个更好的揭示......
prompt 为什么须要提醒词工程 什么是提醒词工程 engineering
提醒词工程，是一种不须要降级模型权重和参数来疏导模型输入特定结果的方法，大模型之所以叫大模型，不然而由于其参数量大，还有训练与经营老本高，因此，从企业经营成本来说，经常使用大模型能用提醒词处置就波动不微调，fine，tunning，，能微调......
大模型的提醒工程 提醒是对程序的搜查
Google钻研员FrançoisChollet是一位在机器学习和深度学习畛域具备关键影响力的一线工程师，他以创立盛行的开源机器学习库Keras而知名，同时也是盛行的机器学习实战书籍，DeepLearningwithPython，经常使用P......
基于知识图谱的少样本和零样本学习综述
引言随着人工智能的飞速开展，机器学习，特意是深度学习，在过去几十年中在许多畛域和运行中取得了清楚的成就，例如，卷积神经网络，CNN，在图像分类和视觉对象识别方面的准确性经常超越人类，推进了智能驾驶车辆、面部识别、手写识别、图像检索和遥感图像......
一个增量式构建常识图谱的名目 iText2KG
iText2KG是一个开源名目，能够应用大型言语模型，zero，shot，跨畛域从文本中提取实体和相关，智能构建和降级常识图谱，并经过Neo4j启动可视化，iText2KG由四个关键模块组成，文档提取器、增量实体提取器、增量相关提取器、图......
中科大提出UniMEL框架
多模态实体链接的关键性与应战多模态实体链接，MultimodalEntityLinking，MEL，是常识图谱畛域中的一项基础义务，旨在将文档中的提及，mentions，链接到常识库中的实体，随着社交媒体和互联网的开展，文本和视觉的多模态性......
一款由常识图谱引擎驱动的翻新Agent框架
嘿，大家好！这里是一个专一于AI智能体的频道！当天给大家安利一个开源框架，muAgentv2.0，KG引擎驱动的翻新Agent框架，由LLM和EKG，EventicKnowledgeGraph，行业常识载体，驱动的全新Agent框架，协同应......
普林斯顿大学提出首个基于MoE的稠密时序预测大模型 参数量裁减到2.4billion
当天给大家引见一篇普林斯顿大学提出的期间序列大模型上班，是首个基于MoE的百万级别参数期间序列大模型，将时序大模型参数量裁减到2.4billion的水平，在多个数据集上取得了清楚优于其余期间序列大模型的成果，论文题目，TIME，MOE，BI......
基于MoE的通用图像融合模型 减少2.8%参数成功多项义务
图1不同融合义务的源图像对融合结果的主导强度变动钻研背景与动机图像融合的目标是将同一场景中不同传感器捕捉的多源图像的互补消息整合到单个图像上，这种形式理论被用于提取图片关键消息和提高视觉品质，目前，普通的图像融合关键包括多模态、多曝光、多焦......
HybridLLM 混合模型 推理老本的新思绪 LLM RouterLLM 等优化
一、背景本文中咱们继续引见一种LLM推理优化相关的上班，经过路由的模式组合多个模型；其与投机采样相似，经过多个不同规模和性能的模型组合来降本增效，但是又有实质的区别，投机采样在一个Query内会重复调用大小模型，而路由模式在调用之前曾经确定......