llm | BriefGPT - AI 论文速递

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通过从过去经验中学习，增强大型语言模型中的自信表达
利用过去经验的学习（LePe）方法能有效增强大型语言模型（LLMs）的置信度表达能力，解决了 LLMs 准确捕捉响应不确定性的挑战。
PDF3 months ago
Dia-LLaMA: 面向大型语言模型驱动的 CT 报告生成
提出了 Dia-LLaMA 框架，通过引入诊断信息作为指导提示来为 CT 报告生成适应 LLaMA2-7B 的方法，通过提取视觉信息来适应高维 CT，并通过参考疾病原型记忆库提取额外诊断信息以突出异常性，并引入疾病感知注意力来实现模型对不同
PDF3 months ago
面向电子离子对撞机的基于 RAG 的摘要生成代理
研究正在开发基于检索增强生成（RAG）的电子离子对撞机（EIC）AI 摘要代理（RAGS4EIC）。这一创新型的人工智能驱动框架不仅简化了庞大数据集的理解，还鼓励协作参与，从而增强了研究人员的能力。
PDF3 months ago
LLM 能生成类似人类的路线指引吗？迈向平台无关的具身指导综合
我们提出了一种在多个仿真平台上生成 ' 类人 ' 指令的基于 LLM 的方法，该方法不依赖于任何形式的训练，通过少数参考即可使用上下文学习来生成指令。
PDF4 months ago
通过强化学习学习为 LLM 生成的文本添加水印
我们研究了如何给 LLM 输出添加水印，即将可算法检测到的信号嵌入 LLM 生成的文本以跟踪滥用。与目前主流方法不同，我们扩大了水印设计空间，将 LLM 调整阶段包括在水印流程中。通过强化学习提出了一种共同训练框架，迭代地 (1) 训练一个
PDF4 months ago
从英语到 ASIC：大型语言模型的硬件实现
通过优化 LLM 的核心自然语言模型和重新组织 HDL 代码数据集，提高生成精确且高效 ASIC 设计的模型能力，从而简化和加速复杂电路设计的 LLM 辅助框架，以满足 HDL 编码的复杂需求并优化 ASIC 开发流程。
PDF4 months ago
LLMs 是否能生成建筑设计决策？—— 一项探索性实证研究
通过使用大型语言模型，我们进行了一项探索性研究，旨在研究在给定决策背景的情况下，使用 LLM 生成 ADR 的可行性。我们的研究结果表明，在零 - shot 设定中，GPT-4 等先进模型可以生成相关且准确的设计决策，但它们尚未达到人类水平
PDF4 months ago
使用 Sarathi-Serve 调节 LLM 推理中的吞吐量 - 延迟平衡
介绍了一种高效的 LLM 推理调度器 Sarathi-Serve，通过利用来自 Sarathi 的分块预填充技术，创建无停顿的调度，可以在正在进行的解码过程中批量添加新的请求，从而提高吞吐量，同时将对延迟的影响降至最低。
PDF4 months ago
ACL神奇的语义与去寻找它们：探究生成语言模型中反映词汇语义的层面
大型语言模型中的词汇语义在不同层次上具有不同的演化形式，较低层次的表示编码了词汇语义，而较高层次的表示则更适用于预测任务。
PDF4 months ago
LeMo-NADe: 使用 LLMs 进行多参数神经架构探索
通过用户定义的参数、专家系统和基于大量开放领域知识训练的 LLM，我们引入了一个新的框架（LeMo-NADe），用于自动发现基于用户定义参数的新的神经网络架构。该框架专为非人工智能专家设计，不需要预先确定的神经结构搜索空间，并考虑大量特定于
PDF4 months ago
Fact-and-Reflection (FaR) 提高大型语言模型的置信度校准
通过探索不同的提示策略对 LLM 的置信度校准的影响以及如何改进，本文提出了 Fact-and-Reflection（FaR）提示法，它通过两个步骤改善 LLM 的校准，同时大幅降低了预期校准误差，并在更自信的场景中还能引发检索增强来解决更
PDF4 months ago
SongComposer: 歌曲生成中用于歌词和旋律创作的大型语言模型
SongComposer 是一种创新的基于 LLM 的歌曲作曲技术，通过利用 LLM 的能力来理解和生成具有象征性歌曲表示的旋律和歌词，通过符号化歌曲表示的方式，使 LLM 能够像人类一样明确地作曲，通过 SongCompose-PT 预训
PDF4 months ago
一致性至关重要：从黑盒角度探索 LLMs 的一致性
我们通过构建 LLM 一致性任务数据集和设计多个基准模型，使用传统的自然语言生成度量标准（即 ROUGE，BLEU，METEOR）作为模型训练所需的特征，在主要实验中超越了人工评估、GPT3.5 以及其他模型，取得了最佳性能，最终利用最佳表
PDF4 months ago
比较之前的推理：领域专业文本分析的 LLM 增强语义相似性度量
利用 LLM 增强语义分析以及为文本开发相似度度量标准，解决了传统无监督 NLP 度量标准如 ROUGE 和 BLEU 的局限性。我们开发了一个框架，利用类似 GPT-4 的 LLMs 进行零样本文本识别和标签生成并为放射学报告进行度量，然
PDF5 months ago
ACL话语中的角色识别：对 LLMs 的挑战？
利用混合模型，研究了政治演员的识别、话语网络的构建以及生成任务中的问题，发现混合模型在规范化输出方面具有显著优势。
PDF5 months ago
FloodLense：基于 ChatGPT 的实时洪水检测框架
该研究对实时洪水检测和管理这一关键问题进行了研究。它创新地将先进的深度学习模型与大型语言模型（LLM）相结合，提高了洪水监测和响应能力。该方法通过提供更准确、多功能、用户友好和易于访问的解决方案，克服了当前方法的局限性。将 UNet、RDN
PDF5 months ago
从 4K 到 400K：用激活信标扩展 LLM 的上下文
利用 Activation Beacon 插件来压缩语言模型的原始激活，从而使其在有限上下文窗口的情况下能感知更长的上下文，提高 LLM 的长文本处理能力。
PDF6 months ago
一个生成式 AI 助手加速云迁移
使用生成式人工智能为云端应用的迁移加速，通过提供迁移参数输入和架构图输出的方式，迁移 LLM 工具可以辅助不熟悉的用户找到合适的云迁移方案，避免繁琐的手动操作。
PDF6 months ago
朝着可信赖的 AI 软件开发辅助
介绍了构建、训练和使用可靠的人工智能软件开发助理的整体架构，其中包括基于真实编码场景和复杂软件架构进行训练的 LLM，利用基于图形的代码表示进行高级语义理解，整合知识图谱以提供最新背景知识，并通过模块化的解码框架确保生成代码的正确性和安全性
PDF7 months ago
KEN: 自然语言使用的内核扩展
该论文介绍了使用自然语言作为内核扩展的输入，结合大型语言模型和符号执行技术，通过合成和理解程序的结果构建内核扩展，以改善写入 eBPF 程序的困难。通过新的自然语言提示语料库，评估表明，该方法在正确生成 eBPF 程序方面提升了 2.67
PDF7 months ago