开源关键词摘要在线播放_19届四中两个关键词(2024年12月免费观看)
芯片设计AI新突破:领域自适应大模型 论文名称: ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 arxiv链接: 2311.00176 在这篇论文中,研究者探索了大型语言模型(LLMs)在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同,他们采用了以下领域自适应技术:自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调(SFT)以及领域适应的检索模型。 砨ꥮ义分词器: 通过自定义分词器,研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化,从而提高分词的效率。 领域自适应连续预训练: 使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练,使其更好地理解和生成特定领域的文本。 ️ 监督微调: 带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调,以适应特定领域的任务。 领域自适应检索模型: 通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调,从而提高模型在特定领域的检索能力。 젥ꌨ研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法:工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示,这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型,且在模型大小最高可减少5倍的情况下,获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 ᠥ新发现: 一个有趣的发现是,通过结合领域适应和检索机制,即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说,LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错,产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题,确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 总结: 这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。
如何一天读完100篇文献? 科研党们,读文献是不是让你们头疼?尤其是当课题研究需要大量阅读时,时间总是不够用。今天,我就来分享一个我最近发现的超级神器——ChatPaper!再也不用担心文献读不完了! ChatPaper 是一款论文总结工具,利用AI技术在1秒钟内总结论文,用户只需1分钟阅读总结内容。最棒的是,它是完全开源和免费的!ChatPaper可以根据你输入的关键词,自动在arXiv上下载最新论文,然后通过ChatGPT 3.5的强大总结能力,将论文总结为固定格式。这样,你可以在最短的时间内获取最大的信息量,决定哪些文章需要精读。 与其他工具不同,ChatPaper不需要繁琐的设置,只需上传文献PDF即可。它能自动抓取文献的关键信息:基本信息、摘要、背景、方法、结论等。通常一个晚上就能看完一个小领域的最新文章。 此外,ChatPaper还支持多种语言,包括中文。虽然每日上传有上限,但目前来看还是够用的。你还可以针对文献内容进行提问,并搜索近两年的最新文献,简直是科研必备! 所以,科研党们,别再为读文献发愁了!试试ChatPaper吧!ꀀ
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语音转文字工具大比拼:哪款最适合你? 在日常工作和生活中,我们经常需要记录各种会议、讲座和重要对话。录音笔成了我们的好帮手,但如何将这些录音高效地转换成文字呢?市面上有很多语音转文字的产品,但选择适合自己的并不容易。今天,我们来探索几种不同的解决方案。 钉钉云闪记:虽然我尝试了一下,但似乎因为单位权限问题没能成功。不过,钉钉云闪记确实是一个值得一试的工具,值得反馈给相关部门。 buzz:这是一个免费的开源工具,基于openai whisper模型。虽然安装和配置稍显复杂,网页加载有时也会很慢,但它的离线语音转文字功能非常吸引人。我打算继续探索这个工具。 砩义听悟:这个工具给了我20小时的免费体验时长,表现相当不错。除了基本的录音转文字功能外,它还能提供关键词词云、全文摘要以及发言人区分。更棒的是,通过在线文档做笔记也是一个加分项。如果你还没有注册,可以尝试一下,体验一下这个功能。 在探索这些工具的同时,我们也应该注意到,虽然语音转文字的技术在不断进步,但优质的录音设备仍然是关键。选择一个音频质量有保证的录音笔,可以确保我们的记录更加清晰和准确。 最后,别忘了,虽然这些工具可以为我们提供便利,但也要尊重他人的隐私。在公共场合或需要保密的场合,记得先征得当事人的同意再进行录音。 总之,选择适合自己的语音转文字工具是一个不断探索的过程。希望这些信息能帮助你找到最适合你的解决方案!
文献管理神器!6款必备工具推荐 随着互联网的发展,科研文献和数据库的丰富为我们提供了极大的便利。但面对浩如烟海的文献,一个好用的文献管理工具就显得尤为重要了。今天,我为大家整理了6款功能强大的文献管理工具,从推荐指数、关键功能到优缺点进行简单介绍,希望对大家有所帮助~ 科研界的宠儿:EndNote 推荐指数:⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 关键词:引文编排、文献共享与协作 说到文献管理,EndNote绝对是大家的首选。作为文献管理领域的老牌软件,几乎没有什么问题是EndNote解决不了的。不过,每个人的使用感受都不尽相同,有人爱得不行,有人却觉得一般。 个人图书馆:Mendeley 推荐指数:⭐️⭐️⭐️⭐️ 关键词:免费多平台、自动识别导入 Mendeley是一款来自德国的文献管理软件,免费且功能强大。它就像你的个人图书馆,可以自动管理PDF文献中的参考文献。功能全面,上手也容易,绝对是科研工作者的好帮手! ꠥ 必备:Citavi 推荐指数:⭐️⭐️⭐️⭐️ 关键词:文献分类、任务计划、PDF全文搜索 Citavi来自瑞士的Swiss Academic Software公司,是欧洲文献管理的大红人。它整合了知识管理、任务计划、PDF原文全文搜索、笔记等功能,简直是科研工作中的瑞士军刀!对于那些追求完美的科研人员来说,这款软件简直是福音。 国内首款:NoteExpress 推荐指数:⭐️⭐️⭐️⭐️ 关键词:笔记整理、文献摘要管理 NoteExpress 可以说是国内最专业的文献检索与管理系统了。相比Endnote,它对中文文献管理非常友好!对于需要发中文核心的科研人员来说,特别推荐! 自动识别:Zotero 推荐指数:⭐️⭐️⭐️⭐️ 关键词:免费开源,浏览器插件版、网页抓取 Zotero是一个免费、易上手的个人研究助手,同时也是一个开源软件。它具有丰富的插件,功能强大,潜力无穷。作为一个相对小众的工具,Zotero在科研界也有着不小的名气。 国货之光:Notefirst 推荐指数:⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 关键词:文献订阅,参考文献自动形成 Notefirst是新一代的网络版文献管理软件,可以说是国货之光。它不仅具备国外主流文献管理软件的功能,还全面支持国标,支持多语言方案。对于中国科研人员和研究生来说,这款软件简直是必备! 希望这些工具能帮助你更好地管理文献,提升科研效率!ꀀ
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大型语言模型(LLMs)全解析 以下是一些开源的大型语言模型(LLM)列表,供大家参考: TigerBot-7B、TigerBot-7B-base、TigerBot-180B:这是一个多语言和多任务的LLM,包含基本训练和推理代码,100G的预训练数据,以及在金融、法律和百科全书领域的领域数据。 Linly-Chinese-LLaMA:这是一个基于LLaMA的基础模型,经过增量训练,使用高质量的语料库来增强语言能力。提供7B、13B和33B大小的模型。 QiZhenGPT:这是一个基于医疗指令数据集的LLM,经过在LLaMA-7B模型上的微调,以提高其在医疗领域的性能。 ChatMed:这是由浙江大学、阿里巴巴DAMO Academy和华源计算开发的法律LLM,经过在baichuan-7b上的预训练和在法律领域数据上的微调。 Lit-LLaMA:这是一个LLM,使用32*A100 GPU上不同规模和功能的模型进行训练。以各种大小提供,包括目前最大的LLaMA模型33B。 BLOOM:这是由BigScience开发的语言模型,基于全球词频统计,可用于各种任务,如食谱或诗歌创作、翻译、摘要生成,甚至代码编程。 GPT-J:这是基于GPT-3的自然语言处理AI模型,由60亿参数组成。 StableLM:这是由Stability AI开发的一系列语言模型,目前包括3B和7B参数的StableLM-alpha模型。它们可以生成文本和代码,并支持下游应用。 StarCoder:这是由Hugging Face和ServiceNow发布的免费大型语言模型,主要用于生成代码。 Alpaca、Flamingo等:这些是其他可用的LLM,根据它们使用的基本模型进行分类。 前缀LM(Prefix LM)和因果LM(Causal LM)的区别: 前缀LM(Prefix LM)和因果LM(Causal LM)是自然语言处理中使用的两种语言模型。它们主要区别在于它们的注意力掩码(attention mask)。在前缀LM中,标记前缀部分可以看到彼此,而因果LM中,注意力只允许查看前面的标记。
微软Graph RAG全解析 论文《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》揭秘了微软开源的Graph RAG玩法!传统RAG方法在全局问题回答上捉襟见肘,而Graph RAG通过图结构和层次化社区总结,让答案更全面。 𘇲aph RAG两大阶段:实体知识图构建与社区总结生成。首先,源文档被巧妙划分为文本块,便于处理与摘要生成。接着,利用LLM提取实体、关系和声明,形成实体节点、关系边和声明协变量的实例列表。 素实例经过抽象总结,生成独立描述性文本,并通过图结构的社区检测聚合相关实体。Leiden算法将图划分为多个社区,每个社区再生成报告式总结。这些总结既用于理解数据集全局结构和语义,也可无查询浏览分析。튊𘦠覈𗦟娯⯼社区总结被整合成全局答案,确保相关信息分布在多个摘要块中,避免信息集中丢失。实验结果显示,Graph RAG在综合性和多样性方面均优于简单RAG方法。 在播客数据集上,中间层次总结的综合性胜率为57%;新闻数据集上,低层次总结的综合性胜率为64%,多样性胜率分别为57%和60%。与直接使用源文本总结相比,社区总结性能显著提升,同时大幅减少上下文标记数。 ᇲaph RAG不仅提升了信息检索的效率,还让答案更加精准、全面。快来探索这一创新方法吧!
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这才是真99开源模型!公开「后训练」一切,性能超越llama 3
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