应用LLM分解数据训练模型有哪些坑 EMNLP 2023
大家好，我是HxShine当天咱们将引见EMNLP2023的一篇大模型，LLMs，生成文本分类义务分解数据的文章，题目是，Synthetic>，实践落地中，高品质训练数据的搜集和挑选既消耗期间又老本低廉，钻研人员探求经常使用LL......
embedding模型 应用LLM自身训练SoTA Microsoft
大家好，我是HxShine当蠢才享一篇Microsoft公司的一篇文章，Title，ImprovingTextEmbeddingswithLargeLanguageModels，经常使用大型言语模型改善文本嵌入，这篇文章探求了间接应用LLM......
纯MLP模型到达新SOTA 基于序列
当天给大家引见最近的一篇探求如何在更好地建模通道，channel，之间的相关性的多元期间序列文章，文章旨在处置通道独立，channelindependent，方法不足对通道之间相关性的应用，以及通道依赖，channeldependent，方......
BiGRU Informer 聊聊基于
1翻新模型成果，1.1模型评价，1.2风电功率预测可视化，1.3电力负荷预测可视化，2模型翻新点引见2.1联合Informer和BiGRU，GATT的优点经过将这两种模型并行经常使用，可以更好地捕捉不同期间尺度上的形式，提高预测的准确性和鲁......
SHAP 参数搜查战略在轴承缺点诊断中的运行 模型可视化
前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，经常使用特色提取和机器学习方法启动缺点识，而后基于XGBoos模型引见一种参数搜查战略，并经过SHAP模型可视化技术对结果启动剖析，可视化结果图，十分类混杂矩阵全局特色关键性图，十分类ROC曲线......
对比调优 缩小多模态模型幻觉 谷歌经过数据增强
随着Gemini、GPT，4o等模型的产生，具有看、听、说的多模态大模型成为了新的干流，因为训练数据复杂、模型架构过于复杂，在生成、识别内容时很容易产生失误形容也称为，幻觉，，例如，当看到一张蕴含刀、叉和勺子的餐具图片时，模型会失误地形容为......
Transformer频域消偏优化时序预测准确性
Transformer在期间序列中曾经运行比拟宽泛，然而最近一些针对Transformer的钻研上班指出，Transformer的self，attention机制在建模序列数据时，比拟偏向于学习低频的消息，而疏忽了高频消息，形成频率偏向疑问......
知其然知其所以然 模型也能
1.引言局部当天要给大家分享一篇很无心思的论文，这篇论文关键处置的是什么疑问呢，就是如何让大言语模型在专业畛域，比如医疗、迷信畛域体现得更好，你们有没有想过，只管如今的ChatGPT、Claude这些大模型很凶猛，但在专业畛域它们的体现还是......
Show 字节跳动颁布一致多模态大模型
引言，多模态了解与生成的新篇章在人工自动的开展历程中，多模态了解与生成不时是钻研的热点畛域，随着技术的提高，从繁多模态到多模态的转变，使得机器能够更片面地理解和生成消息，极大地拓宽了人工自动的运行范围，本文引见的钻研成绩，展现了如何经过一个......
mPLUG
OCR，Free多页文档了解的应战与停顿在现代消息时代，多页文档的智能了解和处置变得尤为关键，这些文档或者包括书籍、报告、学术论文等，它们理论蕴含少量的文本、图表和其余视觉元素，传统的文档了解方法依赖于光学字符识别，OCR，技术将图像转换为......