现在，让我们对数据集的一个子集进行此操作，以用作我们的训练数据。随着训练集大小的增加，您应该看到性能继续呈线性扩展，但您的作业也将需要更长时间。与经典的“微调”类似，您只需使用您的新微调模型名称填充“model”参数，调用“ChatCompletions”即可。在构建训练样本时，请考虑到这一点——如果您的模型将在多轮对话中发挥作用，请提供代表性的例子，以免在对话开始扩展时表现不佳。现在我们可以使用

本技术报告深入研究了微调大型语言模型（LLMs）的过程，融合了理论见解和实践应用。首先追溯了LLMs的历史发展，强调它们从传统自然语言处理（NLP）模型的演变及其在现代人工智能系统中的关键角色。分析区分了各种微调方法，包括监督学习、无监督学习和基于指令的方法，强调它们对特定任务的各自影响。报告介绍了一个结构化的七阶段微调管道，涵盖了从数据准备到模型部署的完整生命周期。关键考虑因素包括数据收集策略、

DocuPilot是一款开源的Office AI助手，支持Excel、Word和PowerPoint三大应用的自然语言交互。用户只需用日常对话描述需求，AI就能自动完成复杂操作，如数据分析、文档编辑和PPT制作。基于Claude Agent SDK开发，具备意图理解、任务分解和错误修复能力。作为MIT开源项目，它提供免费、透明、可定制的解决方案，支持本地部署和模型切换。相比付费的Microsoft

文本转SQL是一种将自然语言问题转换为可执行SQL查询的技术，使用户能够更轻松地查询和管理关系型数据库。近年来，大语言模型显著推动了文本转SQL的发展。然而，现有方法在SQL生成过程中往往忽略了对生成结果的验证。当前的错误识别方法主要分为基于大模型的自纠错方法和基于SQL执行的反馈方法，这两种方法都存在局限性。我们将SQL错误主要分为三类:系统错误、框架错误和值错误，并提出了一种多粒度错误识别方法

大型语言模型(LLMs)的最新进展催生了基于上下文学习(ICL)的方法，这些方法在文本到SQL任务中显著优于微调方法。然而，在包含复杂模式和查询的基准测试(如BIRD)中，它们的性能仍远低于人类专家。本研究考虑了大型语言模型对提示的敏感性，并引入了一种新方法，该方法利用多个提示来探索更广泛的可能答案搜索空间，并有效地对这些答案进行聚合。具体而言，我们通过使用多个提示进行模式链接，对数据库模式进行稳

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。