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MindMark（心印）是一款基于 SpringAI 和 AIGC 的问答系统， 采用 RAG 架构，可以和基于 Spring 体系的业务系统进行无缝集成。注意：SpringAI 项目整体上处于预览阶段，并没有正式发布版本，请勿把本项目的代码用于实际业务系统。
为了客观、定量地评估智能法律系统的法律知识和推理能力，我们设计了一个客观的评价数据集，由一系列中国法律标准化考试和知识竞赛的单项和多项选择题组成，并根据内容复杂性和演绎难度，将问题分为困难、正常和容易三个层次。为了训练检索增强后的模型，我们构造了DISC-Law-SFT-Triplet子数据集，数据为形式的三元组，我们使用指令对构造中列出的三种策略对原始数据进行处理，获得输入和输出，并设计启发式规
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)和知识图谱(Knowledge Graph, KG)是深度学习的两个重要应用领域。NLP涉及到人类自然语言与计算机之间的交互和理解，而知识图谱则是一种结构化的知识表示和管理方法。在本文中，我们将探讨深度学习在NLP和知识图谱领域的应用，以及其背后的核心概念、算法原理和实例代码。2.核心概念与联系...
最近，在学习AI领域中，非常前沿的一项技术——知识图谱。知识图谱和自然语言处理有着紧密的联系，都属于比较顶级的AI技术。在AI金字塔中处于认知层面。目前，人工智能在学习数据的内在表示，或者根据算法训练得到的模型来进行结果的预测和判别方面表现出了强大的能力，尤其是在感知层面上，比如目前的计算机视觉领域，对于很多人肉眼无法判别的事物，而模型却能作出高精度的识别，并且也有了非常多的工业级的...
作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍两篇基于互信息最大化的图谱预训练模型DGI（ICLR 2019）和InfoGraph（ICLR 2020），介绍模型核心点和模型思路，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：DGI & InfoGraph一、背景知识图谱预训练作用：图神经网络(GNNs)已被证明是建模图结构数据的强大工具。然而，训练G
Self-Attention 和 Transformer 自从问世就成为了自然语言处理领域的新星。得益于全局的注意力机制和并行化的训练，基于 Transformer 的自然语言模型能够方便的编码长距离依赖关系，同时在大规模自然语言数据集上并行训练成为可能。但由于自然语言任务种类繁多，且任务之间的差别不太大，所以为每个任务单独微调一份大模型很不划算。关于Self-Attention 和 Transf
前段时间，李沐在上交大演讲谈到，多模态是AI领域的下一个趋势，其中尤其值得关注！实际上，不仅李沐看好，北大高文院士团队、微软亚洲研究院等也都在争先研究！各大顶会自然也少不了其身影。比如最新公布的NeurIPS24便有多篇成果！其中模型CMG，更是在跨模态事件定位任务中，实现了准确率提升47.7％的拔群效果！主要在于，其能够利用文本、图像、音频等多种类型的数据模态，在海量无标注的数据上进行预训练。从
人物组（1）：老师、学生。人物组（2）爸爸、妈妈、我，妹妹。任务一：妈妈监管我的学习，我学习理科，我主要就是寻找窍门，提升解题的技巧和方法，想在考试中获得高分，这样妈妈就会多给我零花钱。任务二：爸爸监管妹妹的学习，妹妹学习文科。妹妹主要就是背，就是把书本上学到的知识都背下来，通过记忆内容来学习。人工超级智能（ASI）——聚焦AI数据、算法、思想、伦理等深度洞察，致力于AI先进科技、先进思想、先进文
引言随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者...
人物组（1）：老师、学生。人物组（2）爸爸、妈妈、我，妹妹。任务一：妈妈监管我的学习，我学习理科，我主要就是寻找窍门，提升解题的技巧和方法，想在考试中获得高分，这样妈妈就会多给我零花钱。任务二：爸爸监管妹妹的学习，妹妹学习文科。妹妹主要就是背，就是把书本上学到的知识都背下来，通过记忆内容来学习。
我们将了解如何使用 Llama Index 微调 Llama3。更棒的是，你只需几个简单的步骤和几行代码就可以实现这一点。
使用 AutoClass 加载预训练的实例由于有这么多不同的 Transformer 体系结构，为您的 checkpoint 创建一个 Transformer 体系结构是一项挑战。作为 Transformers core 哲学的一部分，AutoClass 可以从给定的checkout自动推断和加载正确的体系结构，从而使库容易、简单和灵活地使用。来自 pretrained method 的他可以让你
作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍一篇基于对比学习的图谱预训练模型GCC（KDD 2020），介绍GCC模型核心点和模型思路，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：GCC一、背景知识图谱预训练作用：图神经网络(GNNs)已被证明是建模图结构数据的强大工具。然而，训练GNN模型通常需要大量的特定任务的标记数据，而获取这些数据往往非常昂贵。利用
从2022年底发展至今，大语言模型（LLMs）逐渐融入我们的生活，其广泛的知识和强大的能力令人惊叹。然而，关于其能力来源的机制依然充满未解之谜。本文聚焦于问答（QA）任务，通过一系列实验深入分析监督微调（SFT）阶段LLMs在问答任务中的表现。令人惊讶的是，仅用60条数据，LLMs便能充分激活所具备的知识，高质量地完成问答任务，而不同的数据选择则可能导致截然不同的结果。让我们一起探索LLMs知识问
关于tushare个人使用心得
随着AI从“单任务工具”向“通用智能体”演进，仅依赖单一模态数据（如文本或图像）的AI应用已无法满足复杂场景需求。例如，智能助手需要同时理解用户的语音指令、表情动作和上下文对话；医疗诊断需要结合病历文本、医学影像和基因数据。本文聚焦“知识图谱+多模态融合”的技术组合，探讨其在AI原生应用（从设计之初就深度集成AI能力的应用）中的核心价值。本文从核心概念入手，通过生活类比解释知识图谱、多模态融合与A
ABu量化交易框架是一个功能强大且易于使用的工具。无论您是量化投资的初学者，还是希望改进策略的专业投资者，ABu 都能为您提供强大的支持。如果您对量化投资感兴趣，不妨试试 ABu。项目地址：https://github.com/bbfamily/abu。
1.背景介绍知识图谱(Knowledge Graph)是一种用于表示实体和关系的数据结构，它可以帮助计算机理解和处理自然语言。深度学习和自然语言处理(NLP)是两个相互关联的技术领域，它们在知识图谱的构建和应用中发挥着重要作用。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤具体最佳实践：代码实例和解释实际应用场景工具和资源推荐总结：未来发展趋势...
《用于实体对齐的多视角知识图谱嵌入》Multi-view Knowledge Graph Embedding for Entity Alignment一、简介实体对齐(Entity Alignment)的目标是找出不同知识图谱中的相同实体，该任务在知识图谱构建、融合以及下游任务中扮演着重要的角色。传统的实体对齐方法主要是基于字符串相似度来实现的，但是这种方法会面临图谱间语义异构性问题。最近的趋势，
本文主要回顾了昨日大模型进展，主要动态主要围绕RAG、text-SQL、Llama 3.1模型开源等几个方面的内容。
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