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RSS订阅原创 LLM 领域相关概念解释
一种基于深度学习的大规模神经网络模型，通常采用Transformer架构。它能够处理大量的语言数据并生成高质量的文本，通过大规模的数据集训练来学习语言的复杂模式。：一种广泛应用于自然语言处理任务的神经网络架构，因其自注意力机制(self-attention)而能够高效处理序列数据中的长距离依赖关系，成为NLP领域的主流架构。：一种能够处理序列数据的神经网络架构，适用于自然语言处理等任务。尽管有效，但在捕捉长期依赖方面存在局限性，容易出现梯度消失或爆炸的问题。
2025-03-11 15:38:28
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原创 知识库和知识图谱的区别和关系
知识库是知识图谱的一种实现方式，知识图谱则更加注重于知识之间的结构和关联。知识图谱可以通过知识库中的信息构建而成，但不同的知识库可能对应不同的知识图谱结构。知识库通常用于存储和管理知识的具体内容，而知识图谱则更注重于知识的结构和组织方式。知识图谱（Knowledge Graph）是一种用于表示和组织知识的图状结构。知识图谱通过将不同实体之间的关系建模，能够提供更丰富和深入的知识表示。知识库通常用于存储特定领域的知识，以便人们可以查找和使用这些知识。
2024-03-20 16:08:20
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翻译 【论文阅读】《Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation》
摘要大型语言模型（LLMs）已成为Text-to-SQL任务的一种新范式。然而，缺乏系统性的基准限制了设计有效、高效和经济的以大型语言模型为基础的 Text-to-SQL 解决方案的发展。为了应对这一挑战，本文首先对现有的提示工程方法进行了系统和广泛的比较，包括问题表示、示例选择和示例组织，并通过这些实验结果阐述了它们的优缺点。基于这些发现，我们提出了一种新的综合解决方案，名为 DAIL-SQL，它在 Spider 排行榜上以 86.6% 的执行准确性刷新了纪录，树立了新的标杆。
2023-11-09 09:35:09
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翻译 【论文阅读】《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》
摘要大型语言模型 (LLM) 在自然语言任务上展现了出色的性能，减少了对大量特征工程的需求。但大多数高效的LLM主要针对英语或为闭源。本技术报告介绍了Baichuan 2，一个大规模多语言模型系列，包含70亿和130亿参数，基于2.6万亿tokens从零开始训练。Baichuan 2在公开基准测试如MMLU、CMMLU、GSM8K和HumanEval上达到或超过了其他同类开源模型的性能，并在医学和法律等垂直领域表现优异。
2023-10-16 18:04:31
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翻译 【论文阅读】《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》
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
2023-09-15 00:17:33
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原创 【问答系统有哪些分类？】
基于知识图谱的问答（KBQA)、基于表格的问答（TableQA)基于文本阅读理解的问答（MRC-QA）基于问答对检索的问答（FAQ）基于问答对检索的问答（FAQ）
2023-08-29 14:05:26
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原创 【ERROR: Unable to find the kernel source tree for the currently running kernel.】
因为笔者使用的环境，关闭了linux内核更新，所以它已经过时了，我们要先升级一下linux内核版本。参考网友解决方法，应该是linux内核与内核头版本不一致。查看 cuda-installer.log 日志文件。图5. 查看nvidia-installer.log。注意：这里需要将机器重启，否则就会遇到笔者下面的情况。图4. 查看cuda-installer.log。图11. 查看内核版本和内核头文件。图14. 查看内核版本和内核头文件。至此，问题完全解决，大功告成！图6. 查看linux内核版本。
2023-08-17 17:25:19
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paddlepaddle-2.4.2-cp39-cp39-linux-aarch64.wh
2024-01-10
空空如也
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