The End of SEO as We Know It? Preparing Your Robotics Firm for AI-Driven Searches
在人工智能时代，SEO 真的死了吗？让我们探索未来！随着 SearchGPT 等人工智能工具的兴起，搜索引擎交互的格局正在发生重大转变。这些先进的人工智能系统利用复杂的自然语言处理 (NLP) 为用户查询提供直接、全面的答案，通常减少了对 […] 我们所知的 SEO 的终结？为您的机器人公司做好人工智能驱动搜索的准备首先出现在机器人技术上。
Improving RAG Answer Quality Through Complex Reasoning
展示使用 DSPy 和 Indexify 构建多跳检索系统的过程TLDR；在本文中，我们将探索多跳检索以及如何利用它来构建需要复杂推理的 RAG 系统我们将通过使用 Indexify、OpenAI 和 DSPy 在医疗保健领域构建问答聊天机器人来了解该技术。多跳思路链 RAG 如何有效回答复杂问题。简介检索增强生成 (RAG) 系统已成为构建 LLM 驱动应用程序的强大方法。RAG 系统的运行方式是首先使用检索模型从外部知识源检索信息，然后使用此信息提示 LLM 生成响应。但是，基本 RAG 系统（也称为朴素 RAG）在处理需要对多条信息进行推理的复杂查询时可能会面临挑战。这就是多跳检索发挥作
The Math Behind Multi-Head Attention in Transformers
深入探究 Transformer 和 LLM 中的秘密元素多头注意力。让我们探索它的数学原理，并从头开始用 Python 构建它DALL-E 生成的图像1：简介1.1：Transformer 概述Vaswani 等人在其论文“Attention is All You Need”中介绍的 Transformer 架构已经改变了深度学习，尤其是在自然语言处理 (NLP) 领域。Transformer 使用自注意力机制，使它们能够一次性处理所有输入序列。这种并行处理允许更快地计算并更好地管理数据中的长距离依赖关系。这听起来不熟悉？别担心，因为它会在本文的末尾出现。让我们首先简单看一下 Transfo
Perception-Inspired Graph Convolution for Music Understanding Tasks
本文讨论了 MusGConv，一种用于符号音乐应用的感知启发式图卷积块。简介在音乐信息研究 (MIR) 领域，理解和处理乐谱的挑战不断被引入新方法和新途径。最近，许多基于图的技术已被提出，作为针对音乐理解任务的一种方式，例如语音分离、节奏检测、作曲家分类和罗马数字分析。这篇博文涵盖了我最近的一篇论文，其中我介绍了一种名为 MusGConv 的新图卷积块，专门用于处理乐谱数据。MusGConv 利用音乐感知原理来提高应用于音乐理解任务的图神经网络中图卷积的效率和性能。理解问题 MIR 中的传统方法通常依赖于音乐的音频或符号表示。虽然音频可以捕捉随时间变化的声波强度，但 MIDI 文件或乐谱等符号
How to Use the Hugging Face Tokenizers Library to Preprocess Text Data
文本预处理是 NLP 中的重要步骤。让我们学习如何使用 Hugging Face Tokenizers 库来预处理文本数据。
Code Embedding: A Comprehensive Guide
代码嵌入是一种将代码片段表示为连续空间中的密集向量的变革性方式。这些嵌入捕获了代码片段之间的语义和功能关系，从而为 AI 辅助编程提供了强大的应用程序。与自然语言处理 (NLP) 中的词嵌入类似，代码嵌入将相似的代码片段在向量空间中紧密定位在一起，[…] 文章《代码嵌入：综合指南》首先出现在 Unite.AI 上。
在这篇文章中，我们探讨了如何将 LLM 集成到企业应用程序中以利用其生成功能。我们深入研究了工作流实施的技术方面，并提供了您可以快速部署或修改的代码示例，以满足您的特定要求。无论您是希望将 LLM 整合到现有系统中的开发人员，还是希望利用 NLP 功能的企业主，这篇文章都可以作为快速入门。
Interview with Henok Biadglign Ademtew: Creating an Amharic, Ge’ez and English parallel dataset
非洲语言在自然语言处理 (NLP) 中没有得到很好的体现。这在很大程度上是由于缺乏训练模型的资源。Henok Biadglign Ademtew 和 Mikiyas Girma Birbo 创建了一个阿姆哈拉语、吉兹语和英语并行数据集，以帮助推进对资源匮乏语言的研究。我们与 Henok 谈论了这个项目，[…]
Google’s Gemini AI is going to surpass ChatGPT
突破性的 NLP 模型 Gemini AI 将超越现有基准。凭借其多模态能力、跨各个领域的可扩展性以及在 Google 生态系统中的集成潜力，Gemini AI 代表了 AI 技术的重大飞跃。
Text Annotation in Machine Learning: A Comprehensive Guide
什么是机器学习中的文本注释？ 机器学习中的文本注释是指向原始文本数据添加元数据或标签，以创建用于训练、评估和改进机器学习模型的结构化数据集。 这是自然语言处理 (NLP) 任务中的关键步骤，因为它可以帮助算法理解、解释和根据 [...] 做出预测
What are Large Language Models? What are they not?
这是一篇关于大型语言模型 (LLM) 的高级介绍性文章，大型语言模型是支持非常流行的聊天机器人以及其他自然语言处理 (NLP) 应用程序的核心技术。它面向普通读者，可能具有一些技术和/或科学背景，但不要求读者具备深度学习或 NLP 方面的知识。在了解了主要模型成分、训练工作流程和输出生成机制之后，我们还讨论了这些模型不是什么。
使用新型多病原体疫苗平台，一针即可为联合部队提供针对多种个体生物威胁的针对性保护。有害的生物病原体，如病毒、细菌、真菌、原生动物和蠕虫，继续对联合部队构成威胁对联合部队的威胁。为了应对这些自然挑战并更好地保护作战人员免受生物恐怖主义和生物战的侵害，国防威胁降低局 (DTRA) 化学和生物技术部作为化学和生物防御计划联合科学技术办公室 (JSTO) 与研究人员合作劳伦斯利弗莫尔国家实验室 (LLNL) 的团队创建并评估基于纳米脂蛋白 (NLP) 的多病原体疫苗平台，该平台可用作针对一系列生物病原体的单一疫苗。
本书记录了欧盟项目欧洲语言网格（2019-2022）的演变和成果，并描述了 ELG 语言技术和 NLP 云平台的架构和实现。向读者介绍了由遍布欧洲的数百名工业和学术利益相关者组成的 ELG 社区。
What is a Voice Assistant? & How do Siri and Alexa Understand What You’re Saying?
语音助手可能是这些很酷的、以女性为主的声音，它们会响应您的请求，找到最近的餐厅或到商场的最短路线。然而，它们不仅仅是一种声音。有一种高端语音识别技术，它结合了 NLP、AI 和语音合成，可以理解您的语音请求并 [...]
Top Use Cases of Natural Language Processing in Healthcare
全球自然语言处理市场预计将从 2021 年的 18 亿美元增至 2026 年的 43 亿美元，在此期间的复合年增长率为 19.0%。随着医疗保健数字化的显著发展，NLP 等先进技术正在帮助该行业从大量非结构化临床数据中提取有用的见解 [...]
LinkBERT: Improving Language Model Training with Document Link
语言模型预训练语言模型 (LM)，例如 BERT 1 和 GPT 系列 2，在许多自然语言处理 (NLP) 任务中取得了非凡的表现。它们现在是当今 NLP 系统的基础。3 这些模型在我们每天使用的产品和工具中发挥着重要作用，例如 Google 等搜索引擎 4 和 Alexa 等个人助理 5。这些 LM 非常强大，因为它们可以通过自监督学习在网络上的大量文本数据上进行预训练，而无需标签，之后预训练的模型可以快速适应各种新任务，而无需进行太多特定于任务的微调。例如，BERT 经过预训练可以预测原始文本中随机屏蔽的单词（屏蔽语言建模），例如从“My __ is fetching the ball”预
LinkBERT: Improving Language Model Training with Document Link
语言模型预训练语言模型 (LM)，例如 BERT 1 和 GPT 系列 2，在许多自然语言处理 (NLP) 任务中取得了非凡的表现。它们现在是当今 NLP 系统的基础。3 这些模型在我们每天使用的产品和工具中发挥着重要作用，例如 Google 等搜索引擎 4 和 Alexa 等个人助理 5。这些 LM 非常强大，因为它们可以通过自监督学习在网络上的大量文本数据上进行预训练，而无需标签，之后预训练的模型可以快速适应各种新任务，而无需进行太多特定于任务的微调。例如，BERT 经过预训练可以预测原始文本中随机屏蔽的单词（屏蔽语言建模），例如从“My __ is fetching the ball”预
