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用户8105123656079
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用户8105123656079
ReSearch: 用强化学习让LLM 学会边推理边搜索
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本公众号主要整理跟分享一些跟NLP相关的知识,其中会穿插作者在日常学习跟工作的若干心得与体会。欢迎大家多多交流,一起提升技术!
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用户8105123656079
Search-R1:让 LLM 学会 “边搜边想”,强化学习赋能检索增强推理
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用户8105123656079
SCAR: 于LLM SFT而言,“志同道合”的数据也可匹敌“千军万马”
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用户8105123656079
一种推理阶段的偏好对齐方案--TPO,让每个人都看得懂模型优化的“信号”
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用户8105123656079
左右手互搏之术CK-PLUG:在RAG中如何更加精准调控LLM对于模型内部知识跟外部检索知识的依赖?
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用户8105123656079
Think Twice: 我最好的“作品”永远是下一个
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用户8105123656079
MTEB 2.0升级有感--新世界的船,载不了旧时代的残党
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提纲1 背景2 MTEB新特性 zero-shot3 深度剖析4 讨论MTEB 2.0: https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboardMTEB 1.0: https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard_legacyVoyage在MTEB 1.0发布了一个模型voyage-3-m-exp并成功登顶该榜单,但
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用户8105123656079
语言模型之text embedding(实战篇)
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语言模型之text embedding(实战篇)
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用户8105123656079
Conan-embedding: 我需要更多跟更高质量的hard negative
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Conan-embedding: 我需要更多跟更高质量的hard negative
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用户8105123656079
Bge-en-icl: 当in-context learning遇上了text embedding...
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Bge-en-icl: 当in-context learning遇上了text embedding...
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用户8105123656079
语言模型之text embedding(Decoder_only篇)
技术
技术
Decoder_only:你知道我等这一天等了多久了嘛!
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用户8105123656079
算法岗有必要实习吗?
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有没有必要实习?是最近讨论得比较多的一个话题。写这篇文章的目的是,作为一个过来人,我想分享下实习带给我的收获,供大家参考。希望大家offer多多,心想事成。
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用户8105123656079
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用户8105123656079
Multi-task Hybrid Loss Training:因地制宜,充分利用数据信息
移动开发
火山方舟
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Multi-task Hybrid Loss Training:“因材施教”,充分利用数据信息
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用户8105123656079
Prompt learning系列之prompt engineering(一) 人工构建prompt
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本文主要介绍prompt learning中涉及到人工构建prompt的内容,包括数据集LAMA,语言模型GPT-3的zero shot和半监督学习方法PET以及它的两种变种。本文基于作者个人理解所写,有描述不当之处欢迎交流。
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用户8105123656079
文本生成系列之因果语言模型
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本人主要介绍了文本生成任务中的因果语言模型,分析相关模型之间的差异和解决的问题,提供一个相对全局的视角。本文基于作者本人理解所写,有描述不当之处还请理解。(遇上春节假期,所以周末的发布计划延期到今天,还请见谅)
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用户8105123656079
文本生成系列之transformer结构扩展(三)
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本文主要介绍在文本生成任务中,transformer在多个输入的场景下可以如何扩展,通过五种不同场景以及相关的模型变种解析,让读者对此有一个清晰的认识。本文基于作者个人理解所写,有描述不当之处还请理解。
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用户8105123656079
文本生成系列之encoder-decoder
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微服务
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本文主要介绍了文本生成任务中的encoder-decoder模型,分析相关模型之前的差异和解决问题,提供一个相对全面的视角。本文基于作者个人理解所写,有描述不当之处还请理解。
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用户8105123656079
Prompt learning系列之answer engineering(一) 人工设计篇
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本文主要描述prompt learning下answer engineering的人工设计相关的一些方法,比较其中的差异。本文基于作者个人理解所写,有描述不当之处欢迎交流。
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