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Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models A Survey
Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 文献综述 文章目录 Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 文献综述 Abstract背景介绍 RAG概述原始RAG先进RAG预检索过程后检索过程 模块化RAGMo
AIGC-CVPR2024best paper-Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation-论文精读
Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation斩获CVPR2024最佳论文！受大模型中的RLHF技术启发，团队用人类反馈来改进Stable Diffusion等文生图模型。这项研究来自UCSD、谷歌等。 在本文中，作者通过标记不可信或与文本不对齐的图像区域，以及注释文本提示中的哪些单词在图像上被歪曲或丢失来丰富反馈信号。 在 18K 生成图像 (R
UNSUPERVISED CROSS-DOMAIN IMAGE GENERATION
本文提出了一个域转换网络(domain transfer network,DTN),网络的作用是,对于给定两个域S,T,我们希望学习一个生成函数G,将S域的样本映射到域T,这样,对于一个给定函数f,不管f的输入为来自域S或T,f的输出会保持不变. 网络结构如下: 生成网络包括函数f,g.f用于提取输入图像的特征,得到一个特征向量.g的输入为f的输出,输出为目标风格的图像.训练数据为为无监督
论文阅读U-KAN Makes Strong Backbone for MedicalImage Segmentation and Generation
作为一种非常有潜力的代替MLP的模型，KAN最终获得了学术界极大的关注。在我昨天的博客里，解读了最近的热门模型KAN： 论文阅读KAN: Kolmogorov–Arnold Networks-CSDN博客 KAN的原文作者提到了很多不足。本文算是对其中两个现有不足的回应，也就是:1)KAN不仅只能用于特定结构和深度，2）KAN不仅能用于小规模AI+Science任务，还可以用于更大规模或更复杂
Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey论文阅读
论文：https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf github：https://github.com/Tongji-KGLLM/ RAG-Survey 简介 大语言模型常常制造虚假事实，在处理特定领域或高度专业化的查询时缺乏知识。例如，当所需信息超出模型训练数据的范围或需要最新数据时，LLM可能无法提供准确的答案。这一限制在将生成型人工智能部署到现实世界的生产
数据库报错：OracleDialect does not support identity key generation
当我把数据库改为oracle时，项目报错：org.hibernate.MappingException: org.hibernate.dialect.OracleDialect does not support identity key generation 是因为oracle不支持identity，支持是sequence，把 @GeneratedVal
Follow Your Pose: Pose-Guided Text-to-Video Generation using Pose-Free Videos
清华深&港科&深先进&Tencent AAAI24https://github.com/mayuelala/FollowYourPose 问题引入 本文的任务是根据文本来生成高质量的角色视频，并且可以通过pose来控制任务的姿势；当前缺少video-pose caption数据集，所以提出一个两阶段的训练，可以利用image-pose数据和pose free video数据；第一阶段首先使用p
【论文阅读】Prompt Fuzzing for Fuzz Driver Generation
文章目录 摘要一、介绍二、设计2.1、总览2.2、指导程序生成2.3、错误程序净化2.3.1、执行过程净化2.3.2、模糊净化2.3.3、覆盖净化 2.4、覆盖引导的突变2.4.1、功率调度2.4.2、变异策略 2.5、约束Fuzzer融合2.5.1、论据约束推理2.5.1、模糊驱动融合 三、评估3.1、与Hopper和OSS-Fuzz对比3.2、缺陷检测的有效性3.3、PromptFuz
成功解决No module named ‘huggingface_hub.inference._text_generation‘
成功解决No module named 'huggingface_hub.inference._text_generation' 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 No module named 'huggingface_hub.inferen
知识驱动对话-Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems-阅读笔记
今日看了一篇文章《Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems》，以知识信息、对话目标、对话历史信息为基础，进行端到端的对话语句生成。期间做了一些笔记，还有个人想法。大家一起进步！ 时刻记着自己要成为什么样的人！
###好好好#####论文泛读·Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation
导读 这篇文章的主要工作在于应用了对抗训练（adversarial training）的思路来解决开放式对话生成（open-domain dialogue generation）这样一个无监督的问题。 其主体思想就是将整体任务划分到两个子系统上，一个是生成器（generative model），利用seq2seq式的模型以上文的句子作为输入，输出对应的对话语句；另一个则是一个判别器（di
Coherent Comment Generation for Chinese Articles with a Graph-to-Sequence Model-论文阅读笔记
文章ACL2019 - Coherent Comment Generation for Chinese Articles with a Graph-to-Sequence Model Code https://github.com/lancopku/Graph-to-seq-comment-generation Data 论文研究内容 根据新闻title和文章自动评论Comments
SnapKV: LLM Knows What You are Looking for Before Generation（实现超长上下文的压缩方法无需训练）
地址 https://arxiv.org/pdf/2404.14469 核心 这篇论文介绍了一种名为SnapKV的创新方法，旨在提高大型语言模型处理长上下文时的效率和内存利用率。主要贡献包括： 1. 设计实验探索在输出生成过程中注意力特征的模式，发现注意力分配具有一致性，可以提取重要信息。 2. 提出了SnapKV算法，利用观察窗口和投票机制选择每个注意力头的重要键值对，并使用池化进行细粒度
DenseDiffusion:Dense Text-to-Image Generation with Attention Modulation
1 研究目的 该文献的研究目的主要是： 探讨一种更为广泛的调制方法，通过设计多个正则化项来优化图像合成过程中的空间控制。论文的大致思想是，在现有的基于数据驱动的图像合成系统基础上，通过引入更复杂的调制策略，实现对文本描述和空间控制更为精确的图像合成。 在研究中，作者发现了以下问题： 现有的文本到图像扩散模型很难在给定密集字幕的情况下合成逼真的图像，并且倾向于省略或混合不同对象的视觉
列生成（column generation）的应用问题
当我们讨论列生成算法，一定要了解一个经典问题——木材下料问题(The cutting stock problem)，最初问题的形式为线性规划，相关的问题解析有很多： 优化 | 从集合划分问题到列生成算法 单纯形法和列生成算法解释 线性规划技巧: 列生成(Column Generation) 列生成算法求解矩形下料问题（Matlab代码） 列生成和分支定价 从木材下料问题向外拓展，列生成
Code Generation in Microsoft .NET
版权声明：原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp Code generation has the potential to revolutionize application development. Rather than handcrafting ea
IPv6 in Practice: A Unixer's Guide to the Next Generation Internet
版权声明：原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp Handling IPv6 for the first time is a challenging task even for the experienced system administrator. N
The Compiler Design Handbook: Optimizations and Machine Code Generation, Second Edition
版权声明：原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp Todays embedded devices and sensor networks are becoming more and more sophisticated, requiring more ef
RAG (Retrieval Augmented Generation) 结合 LlamaIndex、Elasticsearch 和 Mistral
作者：Srikanth Manvi 在这篇文章中，我们将讨论如何使用 RAG 技术（检索增强生成）和 Elasticsearch 作为向量数据库来实现问答体验。我们将使用 LlamaIndex 和本地运行的 Mistral LLM。 在开始之前，我们将先了解一些术语。 术语解释： LlamaIndex 是一个领先的数据框架，用于构建 LLM（大型语言模型）应用程序。LlamaIndex
VideoGPT：Video Generation using VQ-VAE and Transformers
1.introduction 对于视频展示，选择哪种模型比较好？基于似然->transformers自回归。在没有空间和时间溶于的降维潜在空间中进行自回归建模是否优于在所有空间和时间像素级别上的建模？选择前者：自然图像和视频包括了大量的空间和时间冗余，这些冗余可以通过学习高分辨率输入的去噪降维编码来消除，例如，空间和时间维度上的4倍降采样会导致64倍的分辨率降低，在潜在空间建模，不是像素空间，可
nandgame中的Code generation(代码生成)
题目说明： 代码生成为语言的语法规则定义代码生成，以支持加法和减法。您可以使用在前面级别中定义的堆栈操作（如ADD和SUB）。代码生成模板通常需要包含规则中其他符号的代码。这些可以通过方括号中的符号名称插入。例如，规则：Expression → Expression + Number可以有以下代码模板：[Expression]PUSH_VALUE [Number]ADD像[Number]
运筹学基础（六）列生成算法（Column generation）
文章目录 前言从Cutting stock problem说起常规建模Column generation reformulation 列生成法核心思想相关概念Master Problem (MP)Linear Master Problem (LMP)Restricted Linear Master Problem (RLMP)subproblem（核能预警，非常重要） 算法流程图CG求解cu
什么是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）
什么是RAG？ 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG），是指为大模型提供外部知识源的概念。能够让大模型生成准确且符合上下文的答案，同时能够减少模型幻觉。 用最通俗的语言描述：在已有大模型的基础上，外挂一个知识库，让大模型学习这个知识库后，回答的内容与知识库更为相关，与实际业务场景更加贴切，符合我们的需求。 为什么要用RAG？ 模型知识局限
浅读 Natural Language Generation Model for Mammography Reports Simulation
浅读 Natural Language Generation Model for Mammography Reports Simulation 这是一篇报告生成 去伪 的文章，重点看生成报告的 真实性 Abstract Extending the size of labeled corpora of medical reports is a major step towards a succ
【检索增强】Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models：A Survey
本文简介 1、对最先进水平RAG进行了全面和系统的回顾，通过包括朴素RAG、高级RAG和模块化RAG在内的范式描述了它的演变。这篇综述的背景下，更广泛的范围内的法学硕士研究RAG的景观。 2、确定并讨论了RAG过程中不可或缺的核心技术，特别关注“检索”、“生成”和“增强”方面，并深入研究了它们的协同作用，阐明了这些组件如何复杂地协作以形成一个有凝聚力和有效的RAG框架。 3、构建了一个全面的