具体来说,基于用户历史交互的物品,和它们对应的标题 ,GPT4Rec首先要求GPT2来生成假设的"搜索查询",然后引入搜索引擎(BM25),来基于这个查询检索相关的物品。实验证明通过beam search,GPT2可以生成多样化的召回商品以及覆盖用户的多样化的兴趣。 A First Look at LLM-Powered Generative News Recommendation 本文指出传统的...
第一步微调LLM,利用用户前(t-1)个交互商品标题和第t个商品构成prompt训练预料 第二步,grid search优化BM25模型的参数 2.1.2 GNERE A First Look at LLM-Powered Generative News Recommendation arxiv.org/pdf/2305.0656 Motivation 传统新闻推荐系统受限于冷启动、用户特征建模、新闻内容理解等问题,无法很好地捕捉用...
8.https://www.科大讯飞.com/- iFlytek is a leading Chinese AI company focusing on speech recognition, natural language processing, and AI-powered education solutions. 9.https://www.旷视科技.cn/- Megvii is a Chinese AI company specializing in computer vision technology, providing AI-powered solut...
最近在研究AI Agents等应用,看到2023年6月份的一篇文章感觉不错,作者Lilian Weng现为OpenAI应用人工智能研究负责人,主要从事机器学习、深度学习和网络科学研究 。原文链接 原文地址: LLM Powered Autonomous A…
最大内积搜索(Maximum Inner Product Search,MIPS) 外部存储器可以缓解有限的注意力跨度限制。一种常见的做法是将信息的嵌入表示保存到一个向量存储数据库中,该数据库可以支持快速的最大内积搜索(MIPS)。为了优化检索速度,常见的选择是使用近似最近邻(approximate nearest neighbors,ANN)算法,以在一定的准确性损失下返回...
进行片段级 beam search 以获得最佳序列。 每个细分的分数使用 Critic 分数进行更新,该分数是每个批评标记类型的归一化概率的加权和。 可以在推理过程中调整这些权重以定制模型的行为。 与其他需要额外训练才能改变行为的方法不同,Self-RAG 无需额外训练即可适应。 下面对开源的 Self-RAG 进行推理测试,可在这里下载...
第二步,grid search优化BM25模型的参数 2.1.2 GNERE A First Look at LLM-Powered Generative News Recommendation arxiv.org/pdf/2305.0656 Motivation 传统新闻推荐系统受限于冷启动、用户特征建模、新闻内容理解等问题,无法很好地捕捉用户兴趣。利用LLM强大的能力,通过prompt的方式丰富新闻数据和理解能力。 Solution GE...
右边是更好的AI-First的应用,左边是助手在做,应用本身没有核心变化,但是有了这个助手效率会更高,右边是用New-AI-powered Search,通过搜索出来的排序来判断是否相关,但是排序和相关性来说,可能也不是最相关的,最相关的应该是语义层面,下一代的Bing就是在语义层去发现文章的相关性,去计算,去做搜索,也就是说未来...
(46)RepoAgent: An LLM-Powered Open-Source Framework for Repository-level Code Documentation Generation用于主动生成、维护和更新库级别代码文档的agent——RepoAgent(47)Agent-Pro: Learning to Evolve via Policy-Level Reflection and Optimizationagent进化框架,不过是prompt工程范畴(48)PreAct: Predicting Future ...
图片来自互联网 2. LLM-powered services 因为当前LLM如此的热门,所以有非常多的大大小小的公司基于LLM...