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引入语义标签过滤:通过标签相似性增强检索 | 作者:Michelangiolo Mazzeschi | 2024 年 9 月

Introducing Semantic Tag Filtering: Enhancing Retrieval with Tag Similarity | by Michelangiolo Mazzeschi | Sep, 2024

***通过以下文章,我试图介绍几种新算法,据我所知,我无法找到这些算法。我愿意接受批评并欢迎任何反馈。传统标签搜索如何工作?传统系统采用一种称为 Jaccard 相似度的算法(通常通过 minhash 算法执行),该帖子引入语义标签过滤:通过标签相似度增强检索 | 作者 Michelangiolo Mazzeschi | 2024 年 9 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。

引入语义标签过滤:通过标签相似性增强检索 | 作者:Michelangiolo Mazzeschi | 2024 年 9 月

Introducing Semantic Tag Filtering: Enhancing Retrieval with Tag Similarity | by Michelangiolo Mazzeschi | Sep, 2024

***通过下面的文章,我试图介绍几种新的算法,据我所知,我一直无法找到这些算法。我愿意接受批评,并欢迎任何反馈。传统的标签搜索是如何工作的?传统系统采用一种称为 Jaccard 相似度的算法(通常通过 minhash 算法执行),该算法是语义标签过滤简介:通过标签相似度增强检索 | 作者:Michelangiolo Mazzeschi | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。

客座文章:检索练习:如何鼓励长期记忆

Guest Post: Retrieval Practice: How to Encourage Long-Term Retention

你正处于学年末,你的学生刚刚参加了一场规模宏大、难以捉摸、令人恐惧的标准化考试。作为一名老师,你知道你尽了一切努力为他们做好准备,你看到他们在这一过程中取得了小小的成功。学生们在章节测试中表现很好,所以他们一定学到了这些内容!然后,你从标准化测试中得到了结果,结果并不是你所期望的。你感到震惊,想知道哪里出了问题。

构建检索增强生成 (RAG) 应用程序

Building a Retrieval-Augmented Generation (RAG) App

在此示例中,我们将分析一家名为 Allbirds 的公司。我们将把 Allbirds S-1 文档转换为词嵌入

什么是检索增强生成 (RAG)?

What is Retrieval Augmented Generation (RAG)?

检索增强生成 (RAG) 是 AI 中的一种智能方法,可以提高生成式 AI 和 LLM 模型的准确性和可信度。

通过检索增强微调增强您的 LLM

Supercharge your LLM via Retrieval Augmented Fine-tuning

了解检索增强微调 (RAFT),这是一种将检索增强生成 (RAG) 的优势与微调功能相结合的方法。

2M 令牌上下文窗口世界中的高级检索技术第 1 部分

Advanced Retrieval Techniques in a World of 2M Token Context Windows Part 1

2M Token Context Windows 世界中的高级检索技术,第 1 部分探索 RAG 技术以提高检索准确性 Google DeepMind 启动的可视化 AI 项目。来自 Unsplash 图像。首先,我们还关心 RAG(检索增强生成)吗?Gemini Pro 可以处理惊人的 2M 令牌上下文,而 GPT-3.5 发布时我们惊讶的只有 15k。这是否意味着我们不再关心检索或 RAG 系统?基于 Needle-in-a-Haystack 基准测试,答案是,虽然需求正在减少,尤其是对于 Gemini 模型,但高级检索技术仍可显着提高大多数 LLM 的性能。基准测试结果表明,长上下文模型

叠加提示:改进和加速检索增强生成

Superposition Prompting: Improving and Accelerating Retrieval-Augmented Generation

尽管大型语言模型 (LLM) 取得了成功,但它们表现出明显的缺点,尤其是在处理长上下文时。它们的推理成本与序列长度成二次方关系,这使得在某些现实世界的文本处理应用程序中部署它们的成本很高,例如检索增强生成 (RAG)。此外,LLM 还表现出“分心现象”,提示中不相关的上下文会降低输出质量。为了解决这些缺点,我们提出了一种新颖的 RAG 提示方法,即叠加提示,可以直接应用于……

2024 年国际 ACM 信息检索研究与开发会议 (SIGIR)

International ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR) 2024

Apple 赞助了国际 ACM 信息检索研究与开发会议 (SIGIR),该会议将于 7 月 14 日至 18 日在华盛顿特区举行。SIGIR 是一个国际论坛,专注于展示信息检索领域的新研究。以下是 SIGIR 2024 上接受的 Apple 论文。

Charlotte Pottinger 如何使用检索练习和顶级参与方式开始课程

How Charlotte Pottinger Uses Retrieval Practice and Top Flight Means of Participation to Start Class

在这篇文章中,我将分享一段夏洛特·波廷格在沃尔索尔河小学课堂的视频。我一直期待着分享这段视频,因为它在很多层面上都很可爱。我将其称为检索练习剪辑,因为这是她的主要目的——通过确保...开始她的数学课,这篇文章夏洛特·波廷格如何利用检索练习和顶级参与方式开始上课首先出现在像冠军一样教学上。

一年级学生(6-7 岁)的检索练习

Retrieval Practice with First Graders (6-7 years)

有效学习策略的优点在于,只要在需要时以适当的方式进行修改,它们往往对许多不同的人都有效。学习研究中经常出现的一个个体差异是发育年龄或阶段。我们的……

本科医学教育中的检索实践

Retrieval Practice in Undergraduate Medical Education

我学到了很多关于医学生使用的工具、语言和策略的知识,以及如何使用有效的策略来调整这些想法。我讨论了我学到的关于研究和高效(而不仅仅是有效)学习的局限性的经验教训。

检索如何改善新学习?

How Does Retrieval Improve New Learning?

虽然我们在学习科学家这里经常谈论检索练习的好处,但我们通常谈论检索练习对已学信息的好处。然而,检索练习也被证明对学习新信息有益。

用 4 行代码构建检索增强生成 (RAG) 系统

Build a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system in 4 lines of code

仅用 4 行代码使用 Python 构建 RAG 系统的分步教程。

课堂提问、隐性检索和冷呼叫

Questions in Class, Covert Retrieval, and Cold Calling

在之前关于检索练习的博客文章中,Cindy 问道,在课堂上提问就足够了吗?她介绍了 Magdalena Abel 和 Henry Roediger (1) 的一项实验,其中学生在几种不同的条件下学习了斯瓦希里语词汇。在其中一种条件下,学生评分……

检索练习何时最有效?

When is Retrieval Practice Most Efficient?

我今天正在审查的研究解决了有效性与效率的问题。在本系列研究中,参与者要么接受实验者控制的检索练习,要么接受他们想要的方式,通常是放弃问题。哪一个更好?

检索练习何时出错(以及如何纠正)

When retrieval practice goes wrong (and how to get it right)

每当一种做法成为强制性要求时,它似乎就会发生致命的变异。当我第一次开始写关于检索练习(或我们过去称之为测试效应)的文章时,许多人对试图从记忆中挖掘出一些东西是一种更有效的方法感到惊讶 [...]

S2E13:Sarah Cottingham 谈检索实践和诊断教学问题

S2E13: Sarah Cottingham on Retrieval Practice and Diagnosing Teaching Problems

在这一集中,Sarah Cottingham 讨论了有效的教师专业发展,以及从认知科学中得出的最强大的策略之一:检索练习。首先,什么是检索练习?检索练习是使用练习测试或测验来增强学习。研究一再证明,让学生“检索”或回忆……继续阅读 S2E13:Sarah Cottingham 谈检索实践和诊断教学问题