每天给你送来NLP技术干货！来自：圆圆的算法笔记点击这里进群—>加入NLP交流群今天这篇文章主要介绍工业界文本匹配模型的新范式：基于用户行为构造的文本图和基于Transformer的语义模型相结合的方式。目前业内越来越多的工作都开始朝着这个方向发展。这篇文章会介绍2021年以来的4篇主要工作，从最开始将文本图信息和TwinBERT的简单融合（TextGNN、AdaGNN），到模型结构上更深入

点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！来自：哈工大SCIR5月13日-15日举办的CCF青年精英大会(YEF2021)，特别组织思想秀，邀请各界贤达与业界青年共同探讨方略大事。...

每天给你送来NLP技术干货！学校简介哈尔滨工业大学（深圳）由哈尔滨工业大学（中国九校联盟（C9）成员、国家“985工程”、“211工程”高校）与深圳市政府合作共建，是“哈工大”建设世界一流...

在小公司做大模型，这个事情是可以的。笔者在小公司，做了一年多的大模型。先列一下成绩单：开源了目前业界可能是分类较完整（50类）、数量较大（1100+万）的SFT数据集：匠数科技大模型sft数据集[1]通过SFT、DPO、RLHF等技术训练了领域写作模型。实测下来，在该领域写作上，强于国内大多数的闭源模型。如何在小公司做大模型，笔者总结，有如下几点：1、至少要有基础的硬件条件。如果双卡3090都没有

©作者 |机器之心编辑部来源 |机器之心同济大学王昊奋研究员团队联合复旦大学熊赟教授团队发布检索增强生成（RAG）综述，从核心范式，关键技术到未来发展趋势对 RAG 进行了全面梳理。这份工作为研究人员绘制了一幅清晰的 RAG 技术发展蓝图，指出了未来的研究探索方向。同时，为开发者提供了参考，帮助辨识不同技术的优缺点，并指导如何在多样化的应用场景中最有效地利用这些技术。大型语言模型（LLMs）已..

RWKV-7 是极先进的最新大模型架构，超越 attention / linear attention 范式，拥有强大的 in-context-learning（上下文学习）能力，可真正持续学习，在保持 100% RNN 的同时，拥有极强的长文本能力。RWKV-7 架构性能表现RWKV-7 的大海捞针测试RWKV-7-World 0.1B（L12-D768）在 ctx 4k 预训练 1T toke

点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！作者：杜晏睿来自：哈工大SCIR介绍本文主要介绍在自然语言处理中，模型常常会有“偷懒”的现象，即模型常常爱走“捷径”（Shortcut）...

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要28分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：哈工大SCIR作者：徐啸福利推荐：精心挑选从入门到实践的高质量书籍免费送本文小结：本文为教程...

深度学习自然语言处理 分享知乎：国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？[1]>快来！NLP论文投稿、LLM交流、论文直播群作者：她的糖有个开源项目一直在更新wgwang/LLMs-In-China: 中国大模型[2]我自己也在本地整理了一下此外要谈能力的话，卧龙凤雏难分高下有很多测评，这边推荐一个比较新的SuperCLUE的BTW，李彦宏说有238个，具体不知道有哪些作者：李博杰利益无关：

原创作者：张玄靓，王丁子睿出处：哈工大SCIR面向表格数据的大模型推理综述1.介绍面向表格数据的推理任务，在计算机领域，特别是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的研究中扮演着重要角色[1]。该任务要求模型在给定一个或多个表格的情况下，按照任务要求，生成相应的结果作为答案（例如：表格问答、表格事实判断）。尤其在大数据时代，从海量数据中获取用户...