A Variational Framework for Improving Naturalness in Generative Spoken Language Models
大型语言模型在文本处理中的成功激发了他们对语音建模的适应。但是，由于语音是连续且复杂的，因此通常将其离散为自回归建模。源自自我监督模型（称为语义令牌）的语音令牌通常集中在语言方面，但忽略了韵律信息。结果，对这些代币进行训练的模型可以产生自然性降低的语音。现有方法试图通过在语义令牌中添加音调功能来解决此问题。但是，单独的音高不能完全代表范围…
在这篇文章中，我们演示了如何使用自然语言和图像查询使用大型视觉模型（LVM）进行语义视频搜索。我们介绍了一些特定于用例的方法，例如时间框架平滑和聚类，以增强视频搜索性能。此外，我们通过在Amazon Sagemaker AI上使用异步和实时托管选项来演示这种方法的端到端功能，以使用拥抱面部模型中心上的公开可用的LVMS执行视频，图像和文本处理。最后，我们将Amazon OpenSearch与其矢量引擎一起用于低延迟语义视频搜索。
Amazon Bedrock Prompt Optimization Drives LLM Applications Innovation for Yuewen Group
今天，我们很高兴地宣布在亚马逊基岩上迅速优化。使用此功能，您现在可以使用单个API调用或单击Amazon Bedrock控制台上的按钮来优化几个用例的提示。在这篇博客文章中，我们讨论了如何提示优化改善Yuewen Group中智能文本处理任务的大语言模型（LLMS）的性能。
Dream 7B Diffusion – Den mest kraftfulla öppna diffusionsspråkmodellen hittills
香港大学（HKU）与华为Noah的Ark La合作，正式推出了Dream 7B。通过此发布，我们已经基于迄今为止的扩散模型收到了最强大的开放语言模型，这有望彻底改变我们将AI用于文本处理，计划和编码的方式。什么是梦7b？ Dream 7b是[…] Post Dream 7b扩散的一种新型 - 迄今为止最强大的开放扩散模型首先吸引了AI新闻。
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……
Understanding Tokenization, Stemming, and Lemmatization in NLP
自然语言处理 (NLP) 涉及处理和分析人类语言数据的各种技术。在本博客中，我们将探讨三种基本技术：标记化、词干提取和词形还原。这些技术是许多 NLP 应用程序的基础，例如文本预处理、情感分析和机器翻译。让我们深入研究每种技术，了解其用途、优缺点，并了解如何使用 Python 的 NLTK 库实现它们。1. 标记化什么是标记化？标记化是将文本拆分为单个单元（称为标记）的过程。这些标记可以是单词、句子或子单词。标记化有助于将复杂文本分解为可管理的部分，以便进一步处理和分析。为什么使用标记化？标记化是文本预处理的第一步。它将原始文本转换为可以分析的格式。这一过程对于文本挖掘、信息检索和文本分类等任
#109 – Brian Kernighan: UNIX, C, AWK, AMPL, and Go Programming
Brian Kernighan 是普林斯顿大学的计算机科学教授。他与 Dennis Ritchie（C 语言的创建者）合著了《C 语言程序设计语言》，并撰写了许多关于编程、计算机和生活的书籍，包括《编程实践》、《Go 语言程序设计语言》以及他的最新著作《UNIX：历史与回忆录》。他与他人共同创建了 AWK，这是 Linux 用户（比如我）使用的文本处理语言。他与他人共同设计了 AMPL，这是一种用于大规模优化的代数建模语言。通过支持我们的赞助商来支持本播客：- Eight Sleep：https://eightsleep.com/lex- Raycon：http://buyraycon.com
