domain-specific knowledge | BriefGPT

关键词domain-specific knowledge

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适用于特定文化背景的大型英语语言模型的方法论
针对大型语言模型在特定文化背景下应用的挑战，本文提出了一种快速自适应方法，利用特定文化知识和安全价值数据进行指导调整。实验结果表明，适应后的语言模型在领域特定知识和适应性方面显著提升，同时保持了其原有的专业优势。
PDF8 days ago
领域特定文档的基于人物的摘要
我们提出了一种使用医疗语料库有效微调领域特定小型基础语言模型 (Large Language Model) 的方法，并展示了可以使用基于人工智能的批评来有效评估摘要质量，并且这种基于人工智能的管道生成特定领域、针对个人需求的摘要可以以非常高
PDFa month ago
面向终身人员重识别的自动选择知识适配器
Lifelong Person Re-Identification (LReID) uses a novel framework called AdalReID, featuring knowledge adapters and a par
PDFa month ago
超越灾难性遗忘：整合领域特定模型的通用能力
领域特定大语言模型在领域特定任务微调后的性能下降，并出现了灾难性遗忘的现象，该论文提出了超越灾难性遗忘的领域特定大语言模型在实际应用中所面临的进一步挑战 —— 即一体化的综合通用能力与领域知识，目标不仅是保留先前习得的通用能力和新领域知识，
PDFa month ago
从通才到专才：利用 ARCoT 改进医学物理的大型语言模型
ARCoT 是一种专为提高大型语言模型 LLMs 在专业领域（如医学物理学）中的领域特定准确性而设计的框架，通过检索机制获取相关的领域特定信息，并采用回退和思维链提示技术来引导 LLM 的推理过程，确保更准确和上下文感知的回答。在医学物理学
PDF2 months ago
CACTUS: 化学代理连接工具的使用与科学
通过集成化学信息学工具，CACTUS（Chemistry Agent Connecting Tool-Usage to Science）能够利用开源 LLMs 的认知能力和领域特定工具，提高在化学和分子发现领域的推理和问题解决能力。CACT
PDF2 months ago
通过提示工程在大型语言模型中整合化学知识
本研究探讨了将领域特定知识整合到提示工程中，以增强科学领域的大型语言模型（LLMs）的性能。通过构建基准数据集，该方法在生物和化学领域中的复杂材料上得到验证，结果表明领域知识提示可以引导 LLMs 生成更准确和相关的回答，凸显 LLMs 在
PDF2 months ago
评估法律领域人工智能：借助开源解决方案弥合差距
本研究评估了通用人工智能在法律问答任务中的表现，突出了对法律专业人员和客户存在的重大风险。研究建议利用基础模型并加强领域专业知识以克服这些问题，并提倡创建开源法律人工智能系统以提高准确性、透明度和叙述多样性，从而解决通用人工智能在法律背景下
PDF3 months ago
大型语言模型作为实例化具有特定领域知识的本体的预言机
使用大型语言模型自动填充本体论与领域特定知识，通过查询模板生成实例，从而快速丰富本体论。
PDF3 months ago
利用生成扩散先验想象进行人体修复
人体复原技术在各种与人体相关的应用中起着至关重要的作用。本研究提出了一种新颖的方法，通过构建人体感知扩散模型，利用领域特定知识来提高性能。通过预训练的身体注意模块来引导扩散模型在前景上的聚焦，解决主体和背景之间的混合问题。同时，通过无缝地结
PDF3 months ago
BLADE：用小型领域专属模型增强黑盒大型语言模型
黑盒大型语言模型（LLM）BLADE 是一种有效和成本可控的解决方案，通过将小型领域特定模型与通用 LLM 结合，提供了垂直领域的专业见解和强大的语言理解能力。
PDF3 months ago
AAAI将大型语言模型中的领域特定内容与知识图谱融合，以增强零样本目标状态分类
本研究探讨了大型语言模型（LLM）在通过语义嵌入生成和提供领域特定信息方面的潜力，并在基于视觉的零样本目标状态分类任务中将 LLM 整合到一种流程中。研究结果表明，使用 LLM 嵌入与通用预训练嵌入相结合，可以显著提高性能，并通过与竞争模型
PDF4 months ago
CMMU：中文多模态多类型问题理解与推理基准
多模态大型语言模型在理解和推理能力方面取得了显著进展，但领域专有知识的掌握仍然是一个挑战。因此，作者提出了一个名为 CMMU 的新型基准，用于测试多模态和多类型问题的理解和推理，这个基准是专为中文而设计的。研究结果表明，CMMU 对近期的多
PDF5 months ago
辅助知识图谱构建：从自然语言中进行人工监督的知识图谱构建
通过 WAKA 这一 Web 应用程序，可以帮助领域专家以自然语言的方式构建特定领域的知识图谱。
PDF6 months ago
少样本意图分类与槽位填充的表示和知识分离
通过解耦普遍语义表示相关与特定领域知识相关的经验，将 Few-shot 意图分类和槽填充任务中的域特定知识传递与其他经验分开，显著提升性能。
PDF6 months ago
MMMU: 一个专家级通用人工智能的大规模多学科多模态理解与推理基准
我们介绍了 MMMU：一个新的基准，旨在评估多模态模型在需要大学级学科知识和深思熟虑的大规模跨学科任务上的表现。MMMU 包括来自大学考试、测验和教科书的 11500 个精心收集的多模态问题，涵盖六个核心学科：艺术与设计、商业、科学、健康与
PDF7 months ago
知识插件：为领域特定推荐增强大型语言模型
本文提出了一种通过域特定知识来增强 LLMs（large language models）在实际应用中性能的方法，即 DOKE。通过一个域知识提取器，将提取的知识以 LLM 可理解的方式整合到模型中，实验证明 DOKE 能够显著提高 LLM
PDF8 months ago
知识求解器：教授 LLMs 从知识图谱中搜索领域知识
本文提出了一种名为知识解决器（KSL）的范例，通过利用大型语言模型（LLMs）的强大概括能力，教给它们从外部知识库中搜索必要知识，并将检索过程转化为多跳决策序列，增强了 LLMs 的搜索能力，提高了推理过程的可解释性。在三个数据集上的实验证
PDF10 months ago
SamDSK: 结合领域特定知识的分割通用模型用于医学图像分割的半监督学习
本研究提出了一种新方法，将 Segment Anything Model (SAM) 与领域特定知识相结合，可用于构建医学图像分割模型，通过迭代的方式，将无标签图像与 SAM 和领域特定知识相结合，有效地进行半监督学习，以实现标签效率高的医
PDF10 months ago
PM-DETR：具有 Transformer 的用于对象检测的域自适应提示记忆
本研究提出了一种层次化的提示域内存 (PDM)，以针对不同分布适应检测变压器。实验表明，与现有的方法相比，该方法在三个基准测试中表现更好，包括场景适应、合成到实际和天气适应。
PDFa year ago