论文来自香港城市大学、华为诺亚方舟实验室。 论文标题:LLM-enhanced Reranking in Recommender Systems 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2406.12433 摘要 重排序是推荐系统中的关键组件,对精炼推荐算法的输出起着至关重要的作用。传统的重排序模型主要关注准确性,但现代应用要求考虑多样性和公平性等额外标准。现有的重...
然而,当这两项技术相结合时,会产生哪些新火花呢?来自香港中文大学(深圳)的团队调研了130余篇大语言模型及视觉-语言模型(VLM)在辅助强化学习(LLM-enhanced RL)方面的最新研究进展,形成了该领域的综述,为您详细LLM增强强化学习(LLM-enhanced RL)。它利用大语言模型的强大能力,为强化学习带来了新的突破和机遇。 论文...
fromllmuses.runimportrun_task run_task(task_cfg=your_task_cfg) 竞技场模式允许多个候选模型通过两两对比(pairwise battle)的方式进行评估,并可以选择借助AI Enhanced Auto-Reviewer(AAR)自动评估流程或者人工评估的方式,最终得到评估报告,流程示例如下: 环境准备 a. 数据准备,questions data格式参考:llmuses/regist...
DeBERTa（Decoding enhanced BERT with disentangled attention）使用两种新颖的技术改进了BERT和RoBERTa模型。...
这些模型可以极大地帮助内部开发人员,详情可见「ML-Enhanced Code Completion Improves Developer Productivity」。 谷歌用了一个5亿参数的语言模型,为10,000名在IDE中使用该模型的开发者提供了代码建议,所有代码的2.6%,都是来自于这个模型的建议,因此,这些开发者减少了6%的编码迭代时间。 现在,谷歌正在研究这个模型的...
谷歌在大型语言模型(LLM)上取得了巨大的成功,这些模型是在源代码(而不是自然语言文本数据)上进行训练的。这些模型可以极大地帮助内部开发人员,详情可见「ML-Enhanced Code Completion Improves Developer Productivity」。 谷歌用了一个5亿参数的语言模型,为10,000名在IDE中使用该模型的开发者提供了代码建议,所有代码的...
Retrieval-Enhanced Transformer (RETRO) 拥有 2 万亿个标记数据库,尽管使用的参数比 GPT-3 和 Jurassic-1 少 25 倍,但在 Pile 上却能获得与之相当的性能。RETRO 结合了冻结的 Bert 检索器、可微分编码器和分块 cross-attention 机制,可根据比训练期间消耗数据多出一个数量级的数据来预测标记。
Advanced Prompt Design Customization and Adaptability Performance Optimization Ethical AI Considerations Data Privacy and Security AI Algorithms Large Language Model, Transformer Model AI Applications AI Chatbot, AI Content Creation, AI Text-to-Image, AI-Enhanced Medical Imaging, AI-Generated Art, AI-Gener...
Efficient fine-tuning enhanced quantization是提升量化LLM一个较好的方法 开源量化库: Bitsandbytes GPTQ-for-LLaMA AutoGPTQ llama.cpp 利用 In-Context Learning In-Context Learning(ICL)的prompt由任务描述和若干个QA示例(demonstration)组成,LLM可以识别这些内容并理解,无需进行梯度更新(区别于instruction tuning)就...
24年3月中科院自动化所和创业公司极佳的论文“DriveDreamer-2: LLM-Enhanced World Models for Diverse Driving Video Generation”。 世界模型在自动驾驶方面表现出了优势,尤其是在多视图驾驶视频的生成方面。然而,在生成自定义驾驶视频方面仍然存在重大挑战。本文提出DriveDreamer-2,它建立在DriveDreamer的框架上,并结合...