embedding模型 Microsoft 利用LLM本身训练SoTA

embedding模型 Microsoft 利用LLM本身训练SoTA

大家好,我是HxShine今天分享一篇Microsoft公司的一篇文章,Title,ImprovingTextEmbeddingswithLargeLanguageModels,使用大型语言模型改善文本嵌入,这篇文章探索了直接利用LLM来做......
admigg 11-14
265 626 237
Thought Tree TOT of

Thought Tree TOT of

今天分享一篇普林斯顿大学的一篇文章,TreeofThoughts,DeliberateProblemSolvingwithLargeLanguageModels[1],思维之树,用大型语言模型解决复杂问题,这篇工作还是非常有借鉴意义的,Op......
admigg 11-14
929 600 822
再也不用担心做科研没有思路了 ResearchAgent 利用agent自动生成论文idea

再也不用担心做科研没有思路了 ResearchAgent 利用agent自动生成论文idea

大家好,我是HxShine今天分享微软的一篇文章,ResearchAgent,IterativeResearchIdeaGenerationoverScientificLiteraturewithLargeLanguageModels,传统......
admigg 11-14
923 537 671
2023 EMNLP

2023 EMNLP

一、概述Title,PromptMix,AClassBoundaryAugmentationMethodforLargeLanguageModelDistillationURL,​​https,arxiv.orgabs2310.14192​......
admigg 11-14
663 600 298
LLama2详细解读

LLama2详细解读

一、概述Title,Llama2,OpenFoundationandFineTunedChatModels论文地址,Llama2,OpenFoundationandFineTunedChatModels代码,​​https,github.c......
admigg 11-14
611 444 369
EMNLP 利用LLM合成数据训练模型有哪些坑 2023

EMNLP 利用LLM合成数据训练模型有哪些坑 2023

大家好,我是HxShine今天我们将介绍EMNLP2023的一篇大模型,LLMs,生成文本分类任务合成数据的文章,标题是,SyntheticDataGenerationwithLargeLanguageModelsforTextClassi......
admigg 11-14
121 652 420
一种利用LLM提升多轮会话检索的效果的方案 LLM4CS

一种利用LLM提升多轮会话检索的效果的方案 LLM4CS

大家好,我是HxShine今天分享一篇人大的文章,大型语言模型知道您的会话上下文搜索意图,LargeLanguageModelsKnowYourContextualSearchIntent,APromptingFrameworkforCon......
admigg 11-14
534 538 872
embedding模型 利用LLM本身训练SoTA

embedding模型 利用LLM本身训练SoTA

大家好,我是HxShine今天分享一篇Microsoft公司的一篇文章,Title,ImprovingTextEmbeddingswithLargeLanguageModels,使用大型语言模型改善文本嵌入,这篇文章探索了直接利用LLM来做......
admigg 11-14
322 391 562
UC RAFT 对不相关的RAG检索结果进行建模 Berkeley

UC RAFT 对不相关的RAG检索结果进行建模 Berkeley

大家好,我是HxShine,今天推荐一篇UCBerkeley的一篇RAG效果优化的文章~大模型引入新的知识一般有两个途径,一种是RAG检索增强,一种是SFT,哪种方式效果比较好呢,或者说有没有一些其他的更为有效的方式呢,这篇论文介绍了一种新......
admigg 11-14
204 282 281
但等来了Qwen2 没有等来Qwen2.5

但等来了Qwen2 没有等来Qwen2.5

Qwen2又出新作Math大模型,你值得拥有,我没有等来Qwen2.5,但等来了Qwen2Math,在数学推理能力上大幅度提高,先来一张图阵阵场子,72B模型超过GPT4o、Claude3.5Sonnet和Gemini1.5Pro,Blog......
admigg 11-14
397 192 743