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【NLP技术分享】文本生成评价指标的进化与推翻

chunk 块的定义是在待评价语句和参考语句中毗邻的一元组集合。

开源模型

国产编程大模型CodeGeex

第一部分是开源代码数据集，The Pile 与 CodeParrot。

编程

检索增强生成(RAG)：LLM企业级应用落地的挑战与思考

应充分利用两种检索的优势，同时适当权衡精度和延迟等指标，为RAG系统选择最佳的检索方案： (1)可以先用更快的关键词检索获取召回候选集，再用语义检索模型重新对候选集打分排序。

大语言模型 RAG检索增强

用户意图对齐，无需人工标注，Zephyr-7B 超越 Llama2-Chat-70B

该研究目标是创建一个与用户意图更符合的小型语言模型。

小型语言模型 Zephyr-7B

大规模训练系列之技术挑战

可以发现，单独使用大数据集或者是大模型，均能带来一定的精度提升。

开源模型

如何将 GPT 幻觉发生率从 20% 以上降低到 2% 以下

我们没有进行微调，而是结合使用提示链接和预处理/后处理来将幻觉率降低一个数量级，但它确实需要 3-4 倍的 OpenAI 调用次数。

大模型

F5-TTS：上海交大开源超逼真声音克隆TTS，告别ElevenLabs，以后就用它了！实测真的很牛

F5-TTS在公共的100K小时多语言数据集上进行训练，展现出高自然性和表现力的零样本能力、无缝代码切换能力和速度控制效率。

F5-TTS 音频克隆

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。

大模型微调

清华智能体「XAgent」比ChatGPT4.0还好用！

数据分析：展示双环机制的有效性我们将使用一个简单的数据集iris.zip上传到XAgent，然后让XAgent分析数据集并生成一个报告。

ChatGPT 智能体 Agent

解玄：共相、道、基类与战略

举个例子：当人类形成集体并做整体治理的时候，基本上只能基于类目（即名），所以外化出的集体、国家相当于是名之上的再构建，来于个体但不属于个体也与个体不同。

玄学科学

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

LLM应用工程的演进路线但是这种⽅式存在以下两个核⼼问题: 1、Prompt 与代码⾼度耦合。

大模型

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程！

但是无论转换哪种声音，都需要至少采集30分钟-1小时的语音干声，这对于普通讲话很好采集，只需要到一个安静的场所，比如录音棚，录制一段语音即可。

so-vits-svc 音色转换教程

基于Ollama本地部署Llama3指南！

调整后的版本使用监督微调（SFT）和带有人类反馈的强化学习（RLHF），以符合人类对有用性和安全性的偏好。

LLama3 ollama

斯坦福宣布前端开发要失业了？！一张截图生成代码，64%优于原网页！

此外，对领域专业知识的需求使整个网页生产流程复杂化，需要不同技能集的人员合作，可能导致预期设计与实际实现之间的差异。

设计转代码大模型

CMU华人打破大模型黑盒，Llama 2撒谎被一眼看穿！脑电波惨遭曝光，LLM矩阵全破解

会撒谎，会胡说八道，会随大流迎合大众的误解，这些都是人类最擅长的事。

大模型

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