Decoding Knowledge in Large Language Models: A Framework for Categorization and Comprehension

最新推荐文章于 2025-05-23 10:18:27 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《Decoding Knowledge in Large Language Models: A Framework for Categorization and Comprehension》的翻译。

大语言模型中的解码知识：一个分类和理解框架

摘要

了解大型语言模型（LLM）如何获取、保留和应用知识仍然是一个悬而未决的挑战。本文介绍了一种新的框架 K − ( C S A ) 2 K-(CSA)^2

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Large Language Model Guided Knowledge Distillation for Time Series Anomaly Detection
c_cpp_csharp的专栏
02-29 651
由于缺乏可用的注释，自监督方法在时间序列异常检测中获得了突出地位。然而，它们通常需要大量的训练数据来获取可推广的表示图，这与少数可用样本的场景相冲突，从而限制了它们的性能。为了克服这一限制，我们提出了AnomalyLLM，这是一种基于知识蒸馏的时间序列异常检测方法，其中训练学生网络以模仿在大规模数据集上预训练的基于大型语言模型（LLM）的教师网络的特征。在测试阶段，当教师和学生网络的特征之间的差异很大时，就会检测到异常。为了避免学生网络学习教师网络的异常样本特征，我们设计了两个关键策略。
【论文阅读】《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》
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09-15 1万+
Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap 统一大型语言模型和知识图谱：路线图 Shirui Pan, Senior Member, IEEE, Linhao Luo, Yufei Wang, Chen Chen, Jiapu Wang, Xindong Wu, Fellow, IEEE 潘石瑞，IEEE高级会员；罗林浩，王玉飞，陈晨，王家普，吴新东，IEEE研究员 • Shirui Pan is with the Sc
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07-03 7576
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《Toward Multi-Modal Approach for Identification and Detection of Cyberbullying in Social Networks》
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07-26 790
鉴于社交网络在人们日常生活中的广泛使用，网络欺凌已成为一个主要威胁，尤其影响到这些平台上的年轻用户。这件事引起了社会的极大忧虑。先前的研究主要集中在分析与网络欺凌有关的文本。然而，网络欺凌的动态性涵盖了许多目标，通信平台和表现形式。传统的文本分析方法在处理社交网络中看到的广泛的欺凌数据时是无效的。为了解决这个难题，我们建议的多模态检测方法集成了来自不同来源的数据，包括照片，视频，评论和来自社交网络的时间信息。除了文本数据，我们的方法采用分层注意力网络记录会话功能和编码各种媒体信息。
LLMs：《Large Language Models A Survey综述调查》翻译与解读—概述了早期预训练语言模型发展史→介绍了3个流行的LLM家族及其它代表性模型→构建、增强和使用LLM的方法和
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02-16 1798
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07-30 4495
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ACL 2017 accepted papers
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Accepted Long PapersBiomedicalEnriching Complex Networks with Word Embeddings for Detecting Mild Cognitive Impairment from Speech Transcripts Authors: Leandro Santos, Edilson Anselmo Corrêa Júnior, Os
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qq_42189083的博客
05-29 3167
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05-23 5205
本资源整理了近几年，自然语言处理领域各大AI相关的顶会中，一些经典、最新、必读的论文，涉及NLP领域相关的，Bert模型、Transformer模型、迁移学习、文本摘要、情感分析、问答、机器翻译、文本生成、质量评估、纠错(多任务、masking策略等。)、Probe、多语言、领域相关、多模态、模型压缩、谓词填充、Analysis、分词解析NER、代词指代消解、词义消歧、情感分析、关系抽取、知识库、文本分类等，几乎所有领域。 资源整理自网络，源地址：https://github.com/...
【CVPR2019】论文完整列表一
TomRen
06-11 1万+
CVPR 2019 Paper list[1-1000] CVPR2019 完整列表二 论文题目与链接 Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-Shot Learning G...
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Turning Logic Against Itself: Probing Model Defenses Through Contrastive QuestionsRethinking Layer Removal: Preserving Critical Components with Task-Aware Singular Value DecompositionDecoding Knowledge in Large Language Models: A Framework for Categorizati
阿里开源 CosyVoice2：打造 TTS 文本转语音实战应用
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阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。
马尔可夫链（AI、ML）：逻辑与数学的交汇
项目git同名小胡说技书
05-20 1113
# 马尔可夫链摘要 马尔可夫链是一种随机过程，其核心特性为"无记忆性"：系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与历史路径无关。通过状态空间和转移概率矩阵，马尔可夫链能够描述系统如何从一个状态变化到另一个状态。这一理论广泛应用于人工智能、自然语言处理和蒙特卡洛方法中。从逻辑学角度看，马尔可夫链体现了确定性规则与不确定性结果的结合，为复杂系统分析提供了强大工具，展示了概率论与逻辑学的深度融合。
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05-23 717
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构分别在不同任务中取得了显著成功。受Transformer在自然语言处理中的启发，研究人员将其应用于视觉任务，但面临计算复杂度高等挑战。SwinTransformer通过引入滑动窗口机制和层次化设计，有效降低了计算复杂度，同时保持了Transformer的建模能力。改进后的SwinTransformer结合了移位窗口自注意力和相对位置偏差，进一步提升了模型性能。此外，SwinTransformer与YOLOv12的结合，通过层次化特征图和移
飞致云旗下开源项目GitHub Star总数突破150,000个
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在开源的道路上，我们与用户、与客户共成长。
常见的几种多智能体强化学习算法
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多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL，旨在解决多个智能体在共享环境中通过与环境和其他智能体交互来学习最优策略的问题。
TypeError: decoding to str: need a bytes-like object, float found
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- *1* *2* [How to avoid decoding to str: need a bytes-like object error in pandas?](https://blog.youkuaiyun.com/Victoria_yangyu/article/details/120571715)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226...
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