自然语言处理

《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》这三个领域代表了AI语言模型发展的关键技术方向，它们相互关联、相互支持，共同推动着AI技术的进步。未来发展将更注重自动化、智能化和个性化，同时需要更多跨学科的复合型人才参与研究和实践。

BERT模型BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型，该模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%)，MultiNLI准确度达到86.7% (绝对改进5.6%)，成为NLP发展史上的里程碑式的模型成就

优化大型语言模型的表达能力和依赖关系：理论随着自然语言处理技术的发展，大型语言模型（LLM）已经成为理解和生成人类语言的强大工具。然而，如何有效提升这些模型的表达能力以及捕捉长距离依赖关系仍然是一个挑战。本文通过具体实例探讨了词表大小（em_size）、隐藏层维度（h）、层数（n）等因素对模型性能的影响，并提出了优化解码策略的方法，旨在为研究者和开发者提供实用指导。特别地，我们深入讨论了依赖长度的概念，提出了一种新的计算方法，即依赖长度可以近似表示为以词表大小（em_size）为底数，模型总表达能力的对数。

企业分类相似度筛选实战：基于规则与向量方法的对比分析在当下RAG（检索增强生成）技术应用不断发展的背景下，掌握文本相似算法不仅能够助力信息检索，还可用于评估生成式LLM的效果。

大模型GUI系列论文阅读 DAY1：《基于大型语言模型的图形用户界面智能体：综述》图形用户界面（Graphical User Interfaces, GUIs）长期以来一直是人机交互的核心，为用户提供了直观且以视觉为驱动的方式来访问和操作数字系统。传统上，GUI交互的自动化依赖于基于脚本或规则的方法，这些方法在固定工作流中虽行之有效，但缺乏动态和实际应用场景中所需的灵活性和适应性。大型语言模型（Large Language Models, LLMs），尤其是多模态模型的出现，开启了GUI自动化的新纪元。这些模型在自然语言理解、代码生成、任务泛化以及视觉处理方面展现出卓越能力，为新一代“

三月七（爱看动漫的程序员）

One Prompt is not Enough: Automated Construction of a Mixture-of-Expert Prompts一个提示是不够的：自动构建专家提示的混合论文地址：https://ar5iv.org/html/2407.00256 项目地址：https://github.com/turningpoint-ai/mixture-of-prompts

从零开始学习人工智能

“提升大语言模型推理与规划能力的策略：思维链提示与由少至多提示”思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）和由少至多提示（Least-to-Most Prompting）是两种提升大语言模型在推理和规划任务上表现的有效方法。下面详细介绍这两种方法的原理和应用：

&永恒的星河&

深度剖析：NLP 领域基于 TF-IDF 和 Text-Rank 的关键字提取原理今天，我想写一篇自然语言处理领域两大关键词提取技术 TF-IDF 和 Text-Rank。这两项技术在文本处理的世界里犹如两颗璀璨的明星，各自散发着独特的光芒，帮助我们从海量的文本数据中精准地提炼出关键信息，无论是在学术研究、信息检索，还是商业智能分析等领域，都有着举足轻重的地位。

三月七（爱看动漫的程序员）

Active Prompting with Chain-of-Thought for Large Language Models大型语言模型的思维链主动提示论文地址：https://arxiv.org/abs/2302.12246 项目地址：https://github.com/shizhediao/active-prompt

论文略读：ASurvey of Large Language Models for Graphs2024 KDD、设计 LLMs 能够理解的prompt将图转换为特定方式的序列，并通过微调方法对齐图 token 序列和自然语言 token 序列

码界孔乙己

NLP文档召回在自然语言处理（NLP）领域，文档召回（Document Retrieval）是指从大量文档中快速找到与查询（query）最相关的一组文档的过程。这对于搜索引擎、信息检索系统、问答系统等应用至关重要。以下是一些实现文档召回的常见方法和策略：

基于金融新闻的大型语言模型强化学习在投资组合管理中的应用“Financial News-Driven LLM Reinforcement Learning for Portfolio Management”

论文速读|NoteLLM: A Retrievable Large Language Model for Note Recommendation.WWW24论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.01744 bib引用：Keywords：Large Language Model; Recommendation; Hashtag Generation

通过视觉语言模型蒸馏进行 3D 形状零件分割大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！对应英文要求比较高，特此说明！This paper proposes a cross-modal distillation framework, PartDistill, which transfers 2D knowledge from vision-language models (VLMs) to facilitate 3D shape part segmentation. PartDistill addresses three major challenges

NLP入门书籍《掌握NLP：从基础到大语言模型》免费下载pdf您是否想要掌握自然语言处理（NLP）但不知从何开始？这本书将为您指明正确的方向。本书由机器学习和NLP领域的领导者撰写，《掌握NLP：从基础到大语言模型》深入介绍了相关技术。

爱研究的小牛

InVideo AI技术浅析（二）：自然语言处理InVideo AI的自然语言处理（NLP）模块是整个系统中的关键部分，负责处理和分析用户输入的文本数据，以实现智能化的视频生成和编辑功能。

《多模态语言模型的局限性与生态系统发展现状分析》推理能力问题技术实现挑战评测标准问题应用场景局限技术改进生态建设重点总体来看，多模态语言模型虽有局限，但这更多是技术成熟度的问题，而非根本性障碍。通过各方共同努力，这些问题有望逐步得到解决。

NLP DAY2: 文本数据处理（一部分）事情无论巨细，往往存在一个准备阶段。比如做饭炒菜，需要择菜、洗菜、切菜、热锅等准备工作；出远门需要整理好身份证、手机、钱包等随身物品。类似地，在处理文本的任务中，也存在预处理这么一个重要阶段，包括诸如统一数据格式、去噪、词形还原、分词之类的基本操作，以及语义分析、关键词提取、对于数据不平衡的处理等更进一步的精细处理。

nlp培训重点-3分类：loader:model:main:evaluate:

工业界主流大语言模型后训练技术综述：偏好对齐与能力提升在人工智能领域，大语言模型的发展日新月异，其性能优化成为研究焦点。本文聚焦工业界主流开源大语言模型（LLM）的后训练技术，着重剖析训练算法与数据处理环节，探寻模型性能提升的核心要素。