XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMs
使LLM适用于企业第3部分：gpt for rag
model.activations_checkpoint_granularity selective \ model.activations_checkpoint_num_layers=null \ model.activations_checkpoint_method=uniform \ model.optim.name=fused_adam \ model.optim.lr=1e-4 \ model.answer_only_loss=True \ model.data.train_ds.file_names = $ {train_ds} \ model.data.validation_ds.file_names = $ {有效_DS} \ date.data.data.data.test_ds.file_names model.data.train_ds.concat_sampling_probabilities=${CONCAT_SAMPLING_PROB S} \ model.data.train_ds.max_seq_length=10000 \ model.data.validation_ds.max_seq_length=10000 \ model.data.train_ds.micro_batch_size=1 \ model.data.data.train_ds.global_batch_size = 128 \ model.data.validation_ds.micro_batch_size = 1 \ date.data.validation_data.validation_data.global_batch_size = 128 model.data.validation_ds.num_workers = 0 \ model.data.data.test_ds.num_workers = 0 \ model.data.data.validation_metric.name = loss = lose \ model.data.data.data.data.test_ds.tes.test_metric.name = loss exp_manager.checkpoint_callback_params.mode = min \ exp_manager.explitic_log_dir = $ {output_dir} \ exp_manager.resume.resume.resume_exists = true \ exp_manager.resmanager.resume_no_no_no_no_checkpoint = true_no_checkpoint = true \ exp_managpoint \ exp_managecpoint = exp_manager.checkpoint_callback_params.monitor=validation_loss \ ++exp_manager.checkpoint_callback_params.save_best_model=False \ exp_manager.checkpoint_callback_params.save_nemo_on_train_end=True \ model.save_nemo_on_validation_end=False
将LLM桥接到企业数据集成
领先的大型语言模型（LLMS）接受了公共数据的培训。但是，世界上的大多数数据都是黑数据，主要是以私人组织数据或企业数据的形式公开访问。我们表明，在现实世界企业数据集上测试时，基于LLMS的方法的性能严重降低。基于公共数据的当前基准测试高估了LLM的性能。我们发布了一个新的基准数据集，即Goby Benchmark，以提高企业数据的发现。根据我们在该企业基准的经验，我们提出了提高LLM在启动数据上的性能的技术，包括：（1）层次结构注释，（2）运行时类学习和（3）本体学合成。我们表明，一旦这些技术部署了这些技术，企业数据的性能就与公共数据的性能相当。可以在https://goby-benchmark.github.io/上获得Goby基准测试。
1.1-1，2024年12月26日，弗朗西斯·科菲女士高级主管...
请参阅NMFS No.：WCRO-2023-00324 2024年12月26日，弗朗西斯·科菲女士高级执行局美国陆军工程兵团西北部门先生罗兰德·K·斯普林格先生副区域副局长1150北柯蒂斯路1150 Boise Boise，Idaho 83706 Michelle Catherle Cathcart Asset Asset Asset Management Bonne Version Versional Idministration Bonney portage Asscation browone distrantion 905 97232回复：濒危物种法第7（a）（2）生物学意见和Magnuson-Stevens渔业保护与管理法的必要鱼类栖息地响应，以继续操作和维护Willamette Valley System。亲爱的科菲女士，施普林格先生和卡斯卡特女士：谢谢您的2023年3月17日，要求与NOAA国家海洋渔业局（NMFS）咨询的信，根据1973年《濒危物种法》第7条（ESA）（16 U.S.C.1531 et seq。）继续操作和维护Willamette Valley System（WVS）。nmfs认识到该军团已被指定为本次咨询的主要行动机构，并认识到邦纳维尔电力管理局和填海局也是根据其各自的作用和利益在此咨询中的角色和利益。也感谢您要求提供必需的鱼类栖息地（EFH）咨询。nmfs根据《马格努森·史蒂文斯渔业保护与管理法》（MSA）（在50 CFR 600.920实施法规，以及用于使用ESA咨询过程来完成EFH咨询的代理指南，审查了针对EFH的潜在影响的拟议诉讼。基于我们的分析，NMFS确定我们得出的结论是，该行动将对太平洋鲑鱼管理计划指定的EFH产生不利影响。efh保护建议是作为本咨询的一部分提供的。nmfs审查了军团在2023年3月提供的拟议诉讼，并于2024年8月提交给NMFS的拟议诉讼。
2024 年 12 月 30 日 Lisa Felice 女士 执行秘书......
密歇根州 2023 年的 PA 235 制定了清洁能源标准，同时也概述了全州 2,500 兆瓦的储能目标，为这些系统的开发和报告提供了路线图。在 PA 235 之前，消费者能源公司已经安装了几个短期储能系统，为该州的储能容量做出了贡献。尽管自该法案实施以来，几乎没有安装新的储能系统，但仍有重大项目即将推出。其中包括 Armstrong、Century Oaks、Iosco、Tibbits、Voyager 和 Weadock 项目，这些项目有望在 2027 年前将该州的储能能力提高 477.5 兆瓦。除了公司在全州储能目标中的份额外，任何进一步扩大储能资源的计划都将在公司的下一个 IRP 中提出。
调节Gen-AI启用环境临床文档设备
通过电子邮件和www.regulations提交。华盛顿特区20460 Re：要求EPA提出的有关n-（1,3-二甲基丁基）的提议规则制定（ANPRM）的评论期延长60天 - N'-'-N'-苯基-P-苯基二胺（6ppd）及其转化产物，6ppdquinone;根据《有毒物质控制法》（TSCA）进行的监管研究； 89美联储。reg。91,299（2024年11月19日）；案卷ID号 EPA-HQ-OPPT-2024-0403 Dear Ms. Zenni: The undersigned trade associations respectfully request a 60-day extension of the comment deadline for the U.S. Environmental Protection Agency's (EPA) advanced notice of proposed rulemaking (ANPRM) Regarding N-(1,3-Dimethylbutyl)-N′-phenyl-p- phenylenediamine (6PPD) and its Transformation Product, 6ppdquinone;根据《有毒物质控制法》（TSCA）进行的监管研究。 89美联储。 reg。 91,299（2024年11月19日）。 我们的协会代表了美国制造，采矿，建筑，运输，基础设施和化学部门的大型横截面。 我们的成员对于建立蓬勃发展的国民经济至关重要，对于实现国家关键基础设施，制造业，供应链，运输和能源目标至关重要。 我们的许多成员定期在可能包含6ppd的操作中使用轮胎和其他产品。 EPA已经确定了广泛的行业，可能会受到影响和/或具有相关数据。91,299（2024年11月19日）；案卷ID号EPA-HQ-OPPT-2024-0403 Dear Ms. Zenni: The undersigned trade associations respectfully request a 60-day extension of the comment deadline for the U.S. Environmental Protection Agency's (EPA) advanced notice of proposed rulemaking (ANPRM) Regarding N-(1,3-Dimethylbutyl)-N′-phenyl-p- phenylenediamine (6PPD) and its Transformation Product, 6ppdquinone;根据《有毒物质控制法》（TSCA）进行的监管研究。89美联储。 reg。 91,299（2024年11月19日）。 我们的协会代表了美国制造，采矿，建筑，运输，基础设施和化学部门的大型横截面。 我们的成员对于建立蓬勃发展的国民经济至关重要，对于实现国家关键基础设施，制造业，供应链，运输和能源目标至关重要。 我们的许多成员定期在可能包含6ppd的操作中使用轮胎和其他产品。 EPA已经确定了广泛的行业，可能会受到影响和/或具有相关数据。89美联储。reg。91,299（2024年11月19日）。 我们的协会代表了美国制造，采矿，建筑，运输，基础设施和化学部门的大型横截面。 我们的成员对于建立蓬勃发展的国民经济至关重要，对于实现国家关键基础设施，制造业，供应链，运输和能源目标至关重要。 我们的许多成员定期在可能包含6ppd的操作中使用轮胎和其他产品。 EPA已经确定了广泛的行业，可能会受到影响和/或具有相关数据。91,299（2024年11月19日）。我们的协会代表了美国制造，采矿，建筑，运输，基础设施和化学部门的大型横截面。我们的成员对于建立蓬勃发展的国民经济至关重要，对于实现国家关键基础设施，制造业，供应链，运输和能源目标至关重要。我们的许多成员定期在可能包含6ppd的操作中使用轮胎和其他产品。EPA已经确定了广泛的行业，可能会受到影响和/或具有相关数据。这些包括产生颜料，染料，有机化学品等的领域。EPA还要求有关有关复杂问题的研究的评论和信息，这些问题需要在不同级别的供应链中进行咨询，以确定信息和对供应链的潜在影响。因此，我们对这些化合物的数据收集，研究和未来的EPA作用具有重大兴趣。当前的评论截止日期，2025年1月21日，我们的成员没有机会全面审查案卷并进行其他研究和经济分析，这可能是提供有意义的评论所必需的。例如，EPA的ANPRM征求意见评论“本ANPRM中包含并引用的所有信息”和“与6ppd和/或6ppd- Quinone相关的任何其他信息”。 1基于我们对案卷的审查，其中包括90个单独的文档
Chiquita Brooks-Lasure女士2024年12月20日...
Chiquita Brooks-lasure女士2024年12月20日，医疗保险和医疗补助服务的管理员中心7500 Security Boulevard Baltimore，MD 21244在www.gregulations上以电子方式提交。GOV。移植和蜂窝疗法（ASTCT）很高兴地在护理人员培训服务的代码上发表评论，在日历年（CY）2025门诊年度门诊预期支付系统（OPPS）最终规则中，这被视为临时最终规则。ASTCT是一家专业会员协会，包括3,900多名医师，科学家和其他医疗保健专业人员，通过研究，教育，学术出版和临床标准来促进血液和骨髓移植和细胞疗法。我们社会中的临床团队继续制定和实施临床护理标准，以推动基于细胞和干细胞基因疗法的科学。ASTCT欢迎有机会更详细地讨论这些建议或回答CMS可能遇到的任何问题。请通过Amaloney@astct.org与ASTCT政府关系总监Alycia Maloney联系，以获取任何后续问题。
利用llms进行因果推理和发现
因果推断广泛应用于社会科学，以分析特定治疗的影响。因果推理工具依赖于事先发现基本因果图，这是一个称为因果发现的过程。传统上，构建因果图取决于专家领域知识。但是，嵌入大型语言模型（LLMS）中的丰富知识提供了一种有希望的选择。尽管如此，仅LLMS在推断完整的因果图方面的表现很差，这主要是因为它们无法说明因果图的定向无环性。为了解决这一限制，我们提出了一种新颖的方法，将LLM与统计因果发现算法相结合，以更好地利用LLM的专家样能力。实验结果表明，所提出的方法显着提高了因果序的准确性，并有效地减少了下游因果效应估计任务中的错误。
llms学会合作和原因：2024年12月对“经济研究生成AI：用例和对经济学家的影响”的更新，发表在《经济文献杂志》上61（4）
在过去的一年中，大型语言模型（LLMS）在速度，成本效率，准确性以及处理更大文本的能力方面取得了显着进步，与我在初始版本的“经济研究生成AI”（Jel，2023年）中所描述的相比，可以更先进的用例。本文探讨了这些进步如何支持新的推理功能和新工作区，用于间隔LLM协作，例如Claude的文物，Chatgpt的画布或Microsoft的Copilot。此外，它描述了LLM驱动的Internet搜索的最新改进。结合这些进步使经济学家能够在研究中实现显着的生产力提高。此外，我在促进研究中重点介绍了新的用例，例如自动生成的博客文章，演示幻灯片和访谈以及通过Google Notebooklm的播客。
Medikal：将知识图作为LLM的助手集成，以增强EMRS的临床诊断
电子病历（EMRS）虽然与现代医疗保健不可或缺的一部分，但由于其复杂性和信息还原而呈现临床推理和诊断的Challenges。为了解决这个问题，我们提出了Medikal（将K Nowledge图作为L LMS的ssistants），该框架将大型语言模型（LLMS）与知识图（kgs）结合在一起，以增强诊断性capabilies。Medikal根据其类型将医疗记录中的实体分配给实体的重要性，从而使候选疾病的精确定位在公里内。它创新采用了类似残留的网络样方法，从而使LLMS诊断可以合并为kg搜索结果。通过基于路径的重新算法算法和填充风格的提示模板，它进一步完善了诊断过程。我们通过对新型开源的中国EMR数据集进行了广泛的实验来验证Medikal的有效性，这表明了其在现实环境中提高临床诊断的潜力。代码和数据集可在https：//github.com/csu-nlp-group/medikal上公开获得。
降低LLMS中的隐私风险
对手可以提示该模型提取出来的姓名，电子邮件地址，电话号码或其他敏感信息，以实现恶意目的，如图1所示。一般数据保护法规（欧洲议会和欧盟理事会，2016年）赋予个人被遗忘的权利（RTBF），这可能会限制其个人信息的不同和间接商业使用。这种情况导致我们提出问题：我们如何使LLMS能够保护特定个人的私人数据以减轻隐私风险？在LLM的昂贵培训过程中，将所有私人信息从培训数据中移动并从头开始重新训练它不是一个实用的解决方案（Lison等人。，2021; Kandpal等。，2022;刘等。，2024a）。因此，研究人员旨在采用机器学习（MU）作为替代方案，旨在消除不受欢迎的数据和相关模型的影响而无需重新培训的影响（Cao和Yang，2015; Bourtoule et e;，2021; Jang等。，2022; Si等。，2023;张等。，2023a; Maini等。，2024;刘等。，2024a）。为了评估MU甲基的性能，一些研究已经尝试了问题 -