论文：https://arxiv.org/abs/2411.00073Abstract-文本到SQL生成旨在将自然语言问题转换为SQL语句。在基于大语言模型的文本到SQL任务中，模式链接(schema linking)是一种广泛采用的策略，它通过仅选择相关的模式元素来简化大语言模型(LLM)的输入，从而减少噪声和计算开销。然而，模式链接面临一些需要谨慎对待的风险，包括可能遗漏必要元素以及破坏数据库

PyCaret 是一个开源的、低代码的 Python 机器学习库，可以自动化机器学习工作流程。它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，可以大幅加快实验周期并提高工作效率。与其他开源机器学习库相比，PyCaret 是一个替代低代码库，可以用几行代码代替数百行代码。这使得实验速度指数级增长，效率更高。PyCaret 本质上是围绕几个机器学习库和框架（如scikit-learn、XGBoost、Ligh

在应对文本到SQL(Text-to-SQL)任务中大型语言模型(LLM)性能方面的挑战时，我们推出了CHASE - SQL，这是一个采用创新策略的新框架，它在多智能体建模中利用测试时计算来改进候选SQL语句的生成和选择。CHASE - SQL利用大语言模型的内在知识，通过不同的大语言模型生成器来生成多样化且高质量的SQL候选语句，具体方法如下:(1)采用分治法，在一次大语言模型调用中将复杂查询分解

将自然语言查询转换为结构化查询语言(文本到SQL或自然语言查询到SQL)是自然语言处理和数据库领域广泛研究的一项关键任务，旨在为数据库提供自然语言接口(NLIDB)，并降低非专业人员的使用门槛。尽管最近通过使用大语言模型(LLM)取得了一些进展，但仍然存在重大挑战。这些挑战包括处理复杂的数据库模式、解决用户查询中的歧义，以及生成能够准确反映用户意图的复杂结构SQL查询。在这项工作中，我们引入了E

使用excalidraw制作所以，你想学习人工智能？但你不知道如何开始或从哪里开始？我在2020年写了一篇。但我意识到，参加很多课程并不是正确的方法。为了摆脱教程地狱并学到东西，你必须动手实践，从零开始编写算法，实现论文，并使用人工智能进行有趣的项目来解决问题。本文试图制定一份遵循这一理念的课程计划。首先，关于课程计划的一些说明和学习建议。

Photo byon大型语言模型（LLMs）在生成文本方面表现出色，但获得像 JSON 这样的结构化输出通常需要巧妙的提示，并希望 LLM 能够理解。值得庆幸的是，在 LLM 框架和服务中变得越来越普遍。这让你可以定义你想要的确切输出格式。这篇文章将深入探讨使用 JSON 模式的受限生成。我们将使用一个复杂、嵌套且现实的 JSON 模式示例，引导 LLM 框架/API，如 Llama.cpp 或

用于表格数据监督学习的深度学习架构从简单的多层感知器(MLP)到复杂的变换器和检索增强方法不等。本研究强调了一个重要但迄今为止被忽视的机会，以显著改善表格MLP:即参数高效集成——一种将多个模型作为一个模型生成多个预测的集成实现范式。我们首先开发了TabM——一个基于MLP的简单模型以及我们对BatchEnsemble(现有技术)的变体。然后，我们在公共基准上对表格深度学习架构进行大规模评估，考虑

我们定义了一组标准的NER标签，以展示各种用例。然而，对于我们特定的任务——用知识库链接丰富文本，只需要一个子集就足够了。# 定义了一个列表labels，包含了各种标签，用于对文本进行分类labels = ["person", # 人物，包括虚构的角色"fac", # 建筑物、机场、高速公路、桥梁等"org", # 组织、公司、机构等"gpe", # 地理政治实体，如国家、城市、州等"loc",

指定一组函数并使用API生成函数参数。通过使用模型生成的参数实际执行函数，完成循环。

📌 基准:📌 目标:📌 深度学习模型:📌 最佳模型:🏆 ->RMSLE: 0.38558->#1 排行榜（2022年9月21日），本笔记本的V24版本在这个笔记本中，我尝试测试和学习使用机器学习进行时间序列预测的不同方法。我想呈现一个全面的预测工作流程。我的主要重点是探索神经网络模型（如LSTM、NBEATS、TCN、TFT、N-HiTS）。我基本的理解是：这些复杂而灵活的方法需要大量的