Apr, 2024

提升基于大型语言模型的市场分析副驾驶员的能力：语义搜索和微调

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TL;DR人工智能广泛应用于解决与市场归因和预算优化相关的问题，然而由于模型复杂，很难在没有完整的实施团队的情况下理解模型的运作和见解，理论上，最近开发的大型语言模型（如 GPT-4）可以用来提供营销见解，以减少做出关键决策所需的时间和精力。 实际上，要可靠地使用这些模型，需要克服一些重大挑战，我们聚焦于领域特定的问答、用于数据检索的 SQL 生成以及表格分析，并展示了如何通过语义搜索、提示工程和微调的结合来显著提高大型语言模型执行这些任务的准确性。我们比较了专有模型（如 GPT-4）和开源模型（如 Llama-2-70b），以及各种嵌入方法。这些模型在特定于市场混合建模和归因的样本用例上进行了测试。
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发现论文，激发创造
  • 提升大型语言模型性能以更准确地回答问题和提取信息

    通过精调模型和对称相似度、LLM 评估和 Rouge-L 分数等指标的连续反馈循环来提高人工智能模型，利用金融数据集和检索增强生成技术 (RAG)，证明精调模型在问题回答能力方面能够超越零 - shot LLMs 的准确性。

    Jan, 2024

  • 使用大语言模型增强基于流水线的会话代理

    本研究探讨了大型语言模型（LLM）在改进基于流水线的对话代理中的能力，并通过私人银行业务的实例证明了 LLMs 的潜力和公司采用混合方法的好处。

    Sep, 2023

  • ChatGPT 能力概览及其对 AI 研究的影响

    本文研究大型语言模型（LLMs）对人工智能研究的影响。通过以 GPT3.5 / ChatGPT3.4 和 ChatGPT 4 为例，我们展示这些模型具有什么样的功能，并且这些模型令人们瞩目的领域覆盖速度证明了这个趋势正在逐渐变成实现通用智能的强劲迹象。这些模型的创新也将随着这些人工智能系统的成熟而扩大，并将展示出在我们社会的多个方面具有重要影响的不可预见的应用。

    May, 2023

  • 软件渗透测试中使用大型语言模型的初步研究

    利用大型语言模型（LLM）构建用于软件渗透测试的人工智能代理，通过反复使用和提示工程来提高模型性能。

    Jan, 2024

  • 评估大型语言模型在 GMAT 上的表现：对商业教育未来的影响

    该研究介绍了一项评估七种主要大型语言模型（LLMs）在商业教育领域的性能的基准测试，同时研究还证明了大多数 LLMs 在 GMAT 考试中的出色表现，特别是 GPT-4 Turbo 超越了研究生和商学院的平均分数。此研究确定了人工智能在教育领域的潜力，并强调了在发展和应用人工智能时的一些挑战和需求。

    Jan, 2024

  • ChatGPT 备选方案：大型语言模型调查

    通过对多个 LLM 模型的研究，本文不仅提供了全面的概述，还明确了现有挑战，并指出了未来的研究方向。该综述提供了关于生成型人工智能的当前状态的全面观点，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

    Mar, 2024

  • 大型语言模型

    这篇研究论文探讨了人工智能领域的语言模型发展及近期成果，重点介绍了基于变压器架构的大型语言模型的工作原理，以及这些预测模型如何展现出类人的智能水平。

    Jul, 2023

  • 电信领域中 LLMs 的能力和局限性观察

    本文分析了引入生成式人工智能（AI）的大型语言模型（LLMs）—— 如 OpenAI 的 ChatGPT、GPT3.5 和 GPT4、谷歌的 Bard、Large Language Model Meta AI（LLaMA）等 —— 在通信界面（特别是企业无线产品和服务）中应用的能力和局限性，并针对 Craddlepoint 公开数据进行多个用例的比较分析，包括领域自适应、内容连贯性、输入扰动和错误的鲁棒性。我们相信这种评估将为数据科学家提供建立面向领域特定需求的定制对话接口的有用见解。

    May, 2023

  • LB-KBQA: 基于大语言模型和 BERT 的知识驱动型问答系统

    基于大型语言模型 (LLM) 和 BERT 的知识库问答系统 (LB-KBQA) 利用生成式人工智能技术能够检测新出现的意图并获取新知识，在金融领域问题回答实验中展示出卓越的有效性。

    Feb, 2024

  • 利用大型语言模型为主题元数据添加注释：澳大利亚国家研究数据目录的案例研究

    本文介绍了一种基于大型语言模型的上下文学习方法，通过 GPT-3.5 和为主题元数据注释设计的提示，实现了自动元数据注释，在一些类别中表现出有前景的性能。

    Oct, 2023