Jul, 2023

PatternGPT: 大型语言模型文本生成的基于模式驱动的框架

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TL;DR本文提出了一种基于模式提取和选择的框架，PatternGPT，通过生成大型语言模型的抽取能力和联邦学习的思想来生成丰富的模式，并通过定义标准和优化算法来选择高品质的模式，并优化生成结果和用户体验的质量，从而提高大型语言模型的文本生成能力，有望促进智能对话和内容生成领域的进一步发展。
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发现论文，激发创造
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    Feb, 2024

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    Jan, 2024

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    Dec, 2023

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    May, 2023

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    Oct, 2023

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    May, 2023

  • AutoML-GPT：AutoML 的大型语言模型

    AutoML-GPT 框架结合了多种工具和库，通过对话界面，用户可以指定需求和约束条件，实现数据预处理、特征工程和模型选择等操作，从而显著减少机器学习任务所需的时间和工作量。它能充分利用大型语言模型中的知识，为模型训练过程中的常见挑战提供宝贵见解和有效解决方案。

    Sep, 2023

  • TopicGPT：一种基于提示的主题建模框架

    TopicGPT 是一种基于提示的框架，利用大型语言模型 (LLMs) 在提供的文本集合中揭示潜在主题，其主题与人类分类更吻合，并且更易于解释，同时还具有高度适应性，可以在不需要重新训练模型的情况下指定约束条件和修改主题。TopicGPT 通过简化获得高质量且易于解释的主题，代表了一种引人注目的以人为中心的主题建模方法。

    Nov, 2023

  • PassGPT: 基于大语言模型的密码建模和（指导性）生成

    本篇论文研究了大型语言模型在密码建模中的效力，介绍了一种名为 PassGPT 的大型语言模型，并在密码生成中表现出众，比起之前基于生成对抗网络的方法，猜对了两倍数量的新密码，同时，文章提出了引导密码生成的概念，利用 PassGPT 采样过程生成符合任意约束的密码。最后，文章对 PassGPT 定义密码的熵和概率分布进行了深入分析，并讨论其在增强现有密码强度评估器方面的应用。

    Jun, 2023

  • 利用 ChatGPT 提示模式改善代码质量、重构、需求引出和软件设计

    本文介绍了利用大型语言模型 (ChatGPT) 自动化软件工程活动，如确保代码与第三方库解耦和模拟 Web 应用程序 API 的快速设计技术。该文提供了解决软件工程中常见问题的模式目录，并探讨了几个应用模式以改善需求概述、快速原型、代码质量、重构和系统设计。

    Mar, 2023