Analyzing the Role of Semantic Representations in the Era of Large Language Models

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： LLM Daily 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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本文是LLM系列文章，针对《Analyzing the Role of Semantic Representations in the Era of Large Language Models》的翻译。

语义表征在大型语言模型时代的作用分析

摘要

传统上，自然语言处理 （NLP） 模型通常使用由语言专业知识创建的一组丰富功能，例如语义表示。然而，在大型语言模型 （LLM） 时代，越来越多的任务变成了通用的端到端序列生成问题。在本文中，我们研究了这个问题：语义表示在 LLM 时代的作用是什么？具体来说，我们研究了抽象意义表示 （AMR） 在五个不同的 NLP 任务中的影响。我们提出了一种 AMR 驱动的思维链提示方法，我们称之为 AMRCOT，发现它通常对性能的伤害大于帮助。为了研究 AMR 在这些任务中可能提供什么，我们进行了一系列分析实验。我们发现很难预测 AMR 可能对哪些输入示例有所帮助或有害，但错误往往出现在多词表达式、命名实体以及最后的推理步骤中，LLM 必须将其对 AMR 的推理与其预测联系起来。我们建议在 LLM 的语义表示的未来工作中关注这些领域。

1 引言

2 代表权形式化

3 设计 AMRCOT 实验

4 Q1：AMR 对 LLM 有帮助吗？

5 Q2： AMR 何时有帮助/有害？

6 Q3： 为什么

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RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
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人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
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字节跳动推出的AI原生IDE TRAE是国内首款协作级AI开发工具，采用"交互层-智能层-协议层-生态层"四层架构，支持SOLO智能自主开发模式和多模态交互。核心功能包括：1）SOLO模式支持需求分析、工具调度和全流程自动化开发；2）双模式交互系统兼顾精细控制和快速原型开发；3）多模态交互支持语音、图像和代码片段输入；4）开放的智能体生态系统。TRAE深度融合大模型能力，在前后端开发中展现出高效代码生成和自动化能力，并通过MCP协议实现安全工具调用。产品迭代迅速，216天发布63个版本，
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现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
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宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
强化学习人形机器人奖励函数分析
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PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
Language models enable zero-shot prediction of the effects of mutations on protein function
08-07
Language models have shown remarkable capabilities in predicting the effects of mutations on protein function without prior examples, a task known as zero-shot prediction. This ability is rooted in the way these models are trained and the vast amount of data they process. During training, language models learn to understand the context and relationships between different parts of a sequence. In the case of proteins, this means learning the relationships between amino acids and how changes in these sequences can affect the overall structure and function of the protein. By analyzing the co-occurrence patterns of amino acids across many protein sequences, language models can infer the importance of specific residues for maintaining the protein's function[^1]. When it comes to making predictions about mutations, language models can use the learned information to assess the likelihood that a particular mutation will disrupt the protein's function. This is done by evaluating the impact of the mutation on the local and global properties of the protein, such as its stability, folding, and interactions with other molecules. The model can then provide a score or probability indicating the effect of the mutation on the protein's function[^1]. One of the key advantages of using language models for zero-shot prediction is their ability to generalize from the data they have been trained on. Even without specific examples of certain mutations, the models can make educated guesses based on the general principles they have learned about protein sequences and structures. This makes them particularly useful for identifying potential disease-causing mutations or for guiding the design of new proteins with desired functions[^1]. For instance, a study demonstrated that a language model could predict the effects of mutations on the binding affinity of a protein to its ligand. The model was able to identify which mutations would lead to a decrease in binding affinity, even when those mutations had not been observed in the training data. This kind of prediction is crucial for understanding the molecular basis of genetic diseases and for developing targeted therapies[^1]. Here is a simplified example of how a language model might be used to predict the effects of mutations on protein function: ```python def predict_mutation_effect(model, wild_type_sequence, mutant_sequence): # Encode the sequences into a format suitable for the model encoded_wild_type = encode_sequence(wild_type_sequence) encoded_mutant = encode_sequence(mutant_sequence) # Get the model's predictions for both sequences wild_type_prediction = model.predict(encoded_wild_type) mutant_prediction = model.predict(encoded_mutant) # Calculate the difference in predictions to estimate the effect of the mutation effect = mutant_prediction - wild_type_prediction return effect ``` In this example, the `predict_mutation_effect` function takes a pre-trained model, a wild-type protein sequence, and a mutant sequence as inputs. It encodes the sequences into a format that the model can process, then uses the model to generate predictions for both sequences. The difference between these predictions is used to estimate the effect of the mutation on the protein's function. The application of language models in this domain is still an active area of research, and there are ongoing efforts to improve the accuracy and reliability of these predictions. Nevertheless, the current capabilities of language models represent a significant step forward in our ability to understand and manipulate protein function through computational means[^1].
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