重新审视用于学习知识图谱表示的简单神经网络

NIPSNov, 2017

重新审视用于学习知识图谱表示的简单神经网络

Revisiting Simple Neural Networks for Learning Representations of Knowledge Graphs

Srinivas Ravishankar, Chandrahas, Partha Pratim Talukdar

TL;DR本论文研究知识图谱中实体和关系的向量表示及其用于知识库完成的问题，证明了基于神经网络的评分函数在多个数据集上可以实现接近最先进水平的性能，并量化证明了标准基准数据集中存在的偏见，强调了需要跨越各种数据集进行评估。

Abstract

We address the problem of learning vector representations for entities and relations in knowledge graphs (KGs) for knowledge base completion (KBC). This problem has received significant attention in the past few

knowledge graphs knowledge base completion neural network scoring function evaluation

发现论文，激发创造

量化如何影响多语言 LLMs？

量化、多语言 LLMs 的性能、语言、评估

Jul, 2024

星象馆：将文字转换为结构化规划语言的严格基准

对于自然语言任务描述生成 PDDL 代码的能力，存在评估困难，因此引入了一个基准测试数据集 benchmarkName，包括 132,037 个文本到 PDDL 对，通过对几种语言模型的评估表明了该任务的复杂性。

Jul, 2024

用残差 Beylkin-Coifman-Rokhlin 神经网络解决显微镜去卷积的逆问题

利用物理约束，我们的模型在专业领域的神经网络候选者中显著减少了冗余参数，并取得了高效率和优越性能。

Jul, 2024

通过知识图谱比较确保大型语言模型训练数据的负责任采购

我们提出了一种新颖的系统，是一个剽窃检测系统的变种，用于评估知识源是否在大型语言模型的训练或微调中使用。与现有方法不同，我们利用资源描述框架（RDF）三元组从源文件和大型语言模型的延续中创建知识图。通过使用余弦相似度和归一化版本的图编辑距离分析这些图像的内容和结构，显示了同构的程度。此外，我们的方法不需要访问 LLM 指标，如迷惑度，因为在封闭的大型语言建模 “黑盒” 系统中可能无法获得此类指标，也不需要访问训练语料库。我们系统的原型将在一个带有超链接的 GitHub 存储库中找到。

Jul, 2024

改变我的框架：在 r/ChangeMyView 中的现实再构

通过使用 r/ChangeMyView 社区互动和惯例，本研究构建了一个数据集，以使用转变视角的高价值、社区认可的话语，扩大了转变视角的范围，并细化了数据集，研究了数据集创建和评估方面的挑战。

Jul, 2024

基于毫米波雷达的坐姿上半身姿态估计

本研究针对工业国家的成年人在工作、开车和日常生活中长时间久坐的情况，通过使用毫米波雷达来表征坐姿上半身人体姿态，提出了一个名为 SUPER 的框架，并利用近距离的双毫米波雷达对其进行估计。通过提出的新型掩蔽算法，将雷达数据相干地融合，生成具有互补信息的强度和多普勒点云，用于处理高运动但雷达截面积小的区域（例如上肢）和低运动但雷达截面积大的区域（例如躯干）。通过轻量级神经网络提取上半身的全局和局部特征，并输出 Skinned Multi-Person Linear (SMPL) 模型的姿势参数。在来自多个被试的不同运动序列上进行了大量的留一主题实验，结果表明 SUPER 比最先进的基线方法提高了 30-184%。我们还演示了它在一个简单的下游任务中对手物交互的实用性。

Jul, 2024

基于化学位移编码的深度图像先验下甘油三酯双键定量

本研究使用深度学习方法 Deep Image Prior（DIP）对化学位移编码多回波梯度回波图像进行三酰甘油双键的定量分析，无需网络训练。我们采用基于信号约束的成本函数，在单个数据集上迭代更新神经网络。通过幻像实验和活体扫描对该方法进行验证。结果显示测量值与参考双键值之间存在密切的对应关系，幻像实验的皮尔逊相关系数为 0.96（p = .0005）。活体结果在皮下脂肪中表现出良好的一致性。我们得出结论，Deep Image Prior 显示出了从化学位移编码多回波 MRI 中定量化双键和脂肪酸含量的可行性。

Jul, 2024

知识图谱问题回答的动态少样本学习

大型语言模型可在知识图谱上进行创新的问答，但未本质上为查询生成而设计。为弥合这一差距，提出了依赖微调或特定架构的解决方案，取得了良好结果但领域外分布泛化有限。在本研究中，我们介绍了一种名为动态少样本学习（DFSL）的新方法。DFSL 整合了上下文学习和语义相似度的效率，并为 KGQA 提供了普遍适用的解决方案，具有最先进的性能。我们在多个基准数据集和架构配置上进行了广泛评估。

Jul, 2024

MIA-Bench: 多模态 LLMs 的更好指令遵循评估

我们引入了 MIA-Bench，一个新的基准测试，旨在评估多模态大型语言模型在其严格遵循复杂指令方面的能力。通过评估各种最先进的多模态大型语言模型，我们发现性能存在显著差异，突出了指令准确性方面的改进空间。此外，我们创建了额外的训练数据，并探索监督微调来提高模型在严格遵循指令的能力，而不牺牲其他任务的性能。我们希望这个基准测试不仅可用于测量多模态大型语言模型对指令的遵循程度，还能指导未来的多模态大型语言模型训练方法的发展。

Jul, 2024

一个干草堆的总结：对于长文本 LLMs 和 RAG 系统的挑战

在长文本任务中，我们提出了一种评估方法，该方法设计了一个合成文本集合来评估语言模型和检索模型的输出质量，并以摘要的形式呈现相关见解和引文。研究结果表明，当前的系统在这种任务上仍存在挑战，并希望未来的系统能够在该任务上取得超越人类的性能。

Jul, 2024