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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

AI 大模型企业应用实战(10)-LLMs和Chat Models

1 模型来看两种不同类型的模型--LLM 和聊天模型。然后，它将介绍如何使用提示模板来格式化这些模型的输入，以及如何使用输出解析器来处理输出。 LangChain 中的语言模型有两种类型： 1.1 Chat Models 聊天模型通常由 LLM 支持，但专门针对会话进行了调整。提供者 API 使用与纯文本补全模型不同的接口。它们的输入不是单个字符串，而是聊天信息列表，输出则是一条人工智能

从同—视角理解扩散模型（Understanding Diffusion Models A Unified Perspective）

从同—视角理解扩散模型 Understanding Diffusion Models A Unified Perspective【全公式推导】【免费视频讲解】 B站视频讲解视频的论文笔记从同一视角理解扩散模型【视频讲解笔记】配合视频讲解的同步笔记。整个系列完整的论文笔记内容如下，仅为了不用—一回复，共计14个视频讲解笔记，故设定了一个比较低的价格（粉丝仅6毛），大家可以自取。

Autoencoder（AE）、Variational Autoencoder（VAE）和Diffusion Models（DM）了解

Autoencoder (AE) 工作原理： Autoencoder就像一个数据压缩机器。它由两部分组成：编码器：将输入数据压缩成一个小小的代码。解码器：将这个小代码还原成尽可能接近原始输入的数据。优点和应用：简单易懂：用于学习数据的特征和去除噪声。应用场景：例如可以用来缩小图像的大小但保留关键特征，或者去除文本数据中的错误。挑战：数据损坏：如果输入数据太乱，编码器可能无法有

$laravel Add [xxx字段] to fillable property to allow mass assignment on [App\Http\Models\xxx]$

laravel Add [xxx字段] to fillable property to allow mass assignment on [App\Http\Models\xxx]

以上错误源于laravel Eloquent ORM 模型中fillable 与 guarded属性的设置。解决方法：在对应的model里面添加对应的字段即可 $fillable就像是可以被赋值属性的“白名单”，还可以选择使用$guarded。$guarded属性包含你不想被赋值的属性数组。所以不被包含在其中的属性都是可以被赋值的，因此，$guarded方法就像“黑名单”。当然，你只

MDPO：Conditional Preference Optimization for Multimodal Large Language Models

MDPO: Conditional Preference Optimization for Multimodal Large Language Models 相关链接：arxiv 关键字：多模态、大型语言模型、偏好优化、条件偏好优化、幻觉减少摘要直接偏好优化（DPO）已被证明是大型语言模型（LLM）对齐的有效方法。近期的研究尝试将DPO应用于多模态场景，但发现难以实现一致的改进。通

【深度学习】GPT-3，Language Models are Few-Shot Learners（一）

论文： https://arxiv.org/abs/2005.14165 摘要最近的研究表明，通过在大规模文本语料库上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，可以在许多NLP任务和基准上取得显著的进展。虽然这种方法在结构上通常是任务无关的，但仍然需要数千或数万个示例的任务特定微调数据集。相比之下，人类通常可以通过少量示例或简单指令来执行新的语言任务，而当前的NLP系统在这方面仍然存在很大困难。

论文学习_Fuzz4All: Universal Fuzzing with Large Language Models

论文名称发表时间发表期刊期刊等级研究单位Fuzz4All: Universal Fuzzing with Large Language Models2024年arXiv-伊利诺伊大学 0.摘要研究背景模糊测试再发现各种软件系统中的错误和漏洞方面取得了巨大的成功。以编程或形式语言作为输入的被测系统（SUT），例如编译器、运行时引擎、约束求解器以及具有可访问 API 的软件库尤为重要，因为它们是

[论文笔记]Are Large Language Models All You Need for Task-Oriented Dialogue?

引言今天带来论文Are Large Language Models All You Need for Task-Oriented Dialogue?的笔记。主要评估了LLM在完成多轮对话任务以及同外部数据库进行交互的能力。在明确的信念状态跟踪方面，LLMs的表现不及专门的任务特定模型。然而，如果为它们提供了正确的槽值，它们可以通过生成的回复引导对话顺利结束。 1. 总体介绍本篇工

gensim.models.word2vec 参数说明

使用gensim训练词向量的实例，Initialize and train a Word2Vec model. >>> from gensim.models import Word2Vec>>> sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]]>>> model = Word2Vec(sentences, min_cou

Explain Python Machine Learning Models with SHAP Library

Explain Python Machine Learning Models with SHAP Library – Minimatech （能翻墙直接看原文） Explain Python Machine Learning Models with SHAP Library 11 September 2021Muhammad FawiMachine Learning Using S

Why L1 norm for sparse models？

Explanation 1 Consider the vector x⃗ =(1,ε)∈R2 where ε>0 is small. The l1 and l2 norms of x⃗ , respectively, are given by ||x⃗ ||1=1+ε, ||x⃗ ||22=1+ε2 Now say that, as

backbone为复杂Javascript应用程序提供模型(models)、集合(collections)、视图(views)的结构

backbone 为复杂Javascript应用程序提供模型(models)、集合(collections)、视图(views)的结构

A comprehensive review of machine learning-based models for fake news detection

Abstract 互联网在假新闻传播中的作用使其成为一个严重的问题，需要复杂的技术来自动检测。为了应对 Facebook、Twitter、Instagram 和 WhatsApp 等社交媒体网站上误导性材料的快速传播，本研究探索了深度学习方法和各种分类策略领域。该研究特别调查了基于 Transformer 的模型（如 BERT、递归神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN)）在

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

图模型的统计推断 inference in graphical models（马尔科夫链的推断）

有关因子图(factor graphs)以及其在sum product 算法，max-algorithm中的应用，将在一下篇博客中分享。谢谢您的关注，欢迎提出意见问题。

【文献阅读】LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS

目录 1. motivation2. overall3. model3.1 low rank parametrized update matrices3.2 applying lora to transformer 4. limitation5. experiment6. 代码7. 补充参考文献 1. motivation 常规的adaptation需要的微调成本过大现有方法的不

$[CLIP] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision$