多义词消歧
多义词消歧（WSD）是NLP中的重要任务，旨在确定词语在特定上下文中的确切含义。常用方法包括基于知识、统计、机器学习、深度学习、上下文嵌入、神经概率语言模型、图模型、规则、集成方法及跨语言消歧等。这些技术对于提升机器翻译、文本摘要、信息检索和问答系统的性能至关重要。
在模型训练中，如何平衡通用性和特定任务的需求
在模型训练中平衡通用性和特定任务需求是关键挑战。策略包括预训练与微调、多任务学习、结合任务无关与相关特征、选择适当架构、领域适应、数据增强、超参数调整、注意力机制、层级化训练、模型集成、利用中间表示、持续评估、避免过拟合、考虑伦理偏见、优化资源效率及收集用户反馈。这些方法有助于训练出既通用又专业的模型。
苹果一篇论文得罪大模型圈？Transformer不会推理，只是高级模式匹配器！所有LLM都判死刑
苹果公司发布论文《GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models》，质疑大型语言模型（LLM）在数学推理方面的能力。尽管LLM在GSM8K等测试中表现良好，但在新基准测试GSM-Symbolic中，其准确率随数值变化而显著下降，表明LLM可能依赖于记忆和模式匹配而非真正的数学理解。这一发现引发了AI领域的广泛讨论。
LazyGraphRAG：微软推出的图形增强生成增强检索框架
LazyGraphRAG是微软研究院推出的图形增强生成增强检索框架，旨在大幅降低数据索引成本并提高查询效率。该框架结合了最佳优先搜索和广度优先搜索，支持本地和全局查询，适用于一次性查询、探索性分析和流数据处理。LazyGraphRAG将加入开源的GraphRAG库，为开发者和企业提供更高效的技术支持。