自然语言处理

【NLP】第七章：Transformer原理及实操看本文前一定一定要先看注意力机制篇章：【NLP】第五章：注意力机制Attention-CSDN博客和位置编码偏置：【NLP】第六章：位置编码Positional Encoding-CSDN博客本文对这俩部分的讲解是掠过的！因为注意力机制是Transformer的核心，position encoding又太难，所以我分别单独开了一个章节来讲透attention和PE。尽量不要有太多的知识断点，你理解起来就比较容易。

新加坡内哥谈技术

OpenAI发布全新AI模型 o3 与 o3-mini：推理与编码能力迎来重大突破. AGI 来临每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/

三月七（爱看动漫的程序员）

Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering知识图谱提示多文档问答论文地址：https://arxiv.org/abs/2308.11730 项目地址：https://github.com/YuWVandy/KG-LLM-MDQA

【大语言模型】ACL2024论文-28 TTM-RE: 增强记忆的文档级关系抽取【大语言模型】ACL2024论文-28 TTM-RE: 增强记忆的文档级关系抽取TTM-RE: 增强记忆的文档级关系抽取

【大语言模型】ACL2024论文-33 Johnny 如何说服大型语言模型越狱：通过人性化 LLMs 重新思考挑战 AI 安全性的说服技巧Johnny 如何说服大型语言模型越狱：通过人性化 LLMs 重新思考挑战 AI 安全性的说服技巧 https://arxiv.org/pdf/2401.06373

三月七（爱看动漫的程序员）

LEAST-TO-MOST PROMPTING ENABLES COMPLEX REASONING IN LARGE LANGUAGE MODELS---正文最少到最多的提示使大型语言模型能够进行复杂的推理论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.10625

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。

语言模型 F5-E2 TTS：音色 & 情绪一键克隆，轻松实现多角色对话F5-TTS 是由上海交通大学、剑桥大学和吉利汽车研究院（宁波）有限公司于 2024 年共同开源的一款高性能文本到语音 (TTS) 系统，它基于流匹配的非自回归生成方法，结合了扩散变换器 (DiT) 技术。 F5-TTS 的主要功能包括零样本声音克隆、速度控制、情感表现控制、长文本合成以及多语言支持。它的技术原理涉及到流匹配、扩散变换器 (DiT)、ConvNeXt V2 文本表示改进、Sway Sampling 策略以及端到端的系统设计。

如何创建属于自己的大语言模型：从零开始的指南随着人工智能的快速发展，大语言模型（LLM）在各种场景中表现出了卓越的能力，例如文本生成、对话交互和内容总结等。虽然市场上已有诸如 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard 等强大的模型，但打造一个属于自己的 LLM 仍有以下独特价值：

新加坡内哥谈技术

OpenAI 第七日推出了一项新功能——ChatGPT的“Projects”每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/

论文解读之Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models（CoT）最近以及本篇博客将记录博主最近接触的提升LLM的较新方法，总结其核心以备面试及其他场景回顾时所需。CoT的核心在于在prompt中使得模型将较大的问题输入拆解逐步的思维链的输出方案，属于prompt中的技巧，可以提升LLM在复杂问题上的表现，并且能够增强其可解释性（指的是在输出错误时追溯哪一步解答方案出错）。

2024.2 ACM Explainability for Large Language Models: A Survey【这是数据集的缺陷】原文抽象大型语言模型（LLM）在自然语言处理方面表现出了令人印象深刻的功能。然而，它们的内部机制仍不清楚，这种缺乏透明度会给下游应用带来不必要的风险。因此，理解和解释这些模型对于阐明它们的行为、局限性和社会影响至关重要。在本文中，我们介绍了可解释性技术的分类法，并提供了解释基于 Transformer 的语言模型的方法的结构化概述。我们根据 LLM 的训练范式对技术进行分类：传统的基于微调的范式和基于提示的范式。对于每个范式，我们总结了生成单个预测的局部解释和整体模型知识的全局解释

通信仿真实验室

BERT模型入门（1）BERT的基本概念BERT是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的首字母简写，中文意思是：Transformer的双向编码器表示。它是谷歌发布的最先进的嵌入模型。BERT在许多NLP任务中提供了更好的结果，如问答、文本生成、句子分类等，从而在NLP领域取得了重大突破。BERT成功的一个主要原因在于它是一个基于上下文的嵌入模型，而其他流行的嵌入模型，如word2vec，则是上下文无关的。

举例说明自然语言处理（NLP）技术。自然语言处理（NLP）技术是一种与人类语言进行交互的计算机科学领域。它涵盖了多个任务和应用，以下是一些示例：

野蛮的大西瓜

自动呼入机器人如何实现自动化学习？原作者：开源呼叫中心FreeIPCC，其Github：https://github.com/lihaiya/freeipcc

NLP自然语言学习路径图Python基础：FastAPI：机器学习：深度学习：NLP自然语言处理：NLP项目：大模型应用：语音识别/语音处理/语音合成 Python基础：黑马/深蓝学院/马士兵/尚硅谷/淘宝/小红书等 FastAPI：B站机器学习：马士兵/黑马/数字技术课堂/淘宝/小红书等深度学习：黑马/路飞学城/淘宝/小红书等 NLP自然语言处理：黑马/路飞学城/淘宝/小红书等 NLP项目：黑马/路飞学城/深度之眼/淘宝/小红书等大模型应用：黑马/数字技术课堂/淘宝/小红书等语音识别/语音处理/语音合成：深蓝学院/路飞

新加坡内哥谈技术

NVIDIA发布紧凑型生成式AI超级计算机：性能提升，价格更低每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/

野蛮的大西瓜

大模型与呼叫中心结合的呼入机器人系统原作者：开源呼叫中心FreeIPCC，其Github：https://github.com/lihaiya/freeipcc

野蛮的大西瓜

如何保证开源AI呼入机器人和AI呼出机器人的数据安全性？作者：开源呼叫中心FreeIPCC确保开源AI呼入机器人和AI呼出机器人的数据安全性是部署这些智能系统时不可或缺的一部分。随着越来越多的企业依赖于自动化客户服务和外呼营销，保护用户隐私和敏感信息变得尤为重要。以下是几种关键策略和技术措施，用于保证开源AI呼入机器人和AI呼出机器人的数据安全。

野蛮的大西瓜

自动外呼机器人如何与人工客服进行无缝切换？作者：开源呼叫中心FreeIPCC实现自动外呼机器人与人工客服之间的无缝切换是确保客户体验连续性和服务质量的关键。这不仅要求技术上的精密配合，还需要在流程设计、用户沟通和系统集成方面进行周密规划。以下是实现这一目标的具体方法和技术手段：