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用抹布能力评估大型语言模型
摘要在揭示了大语言模型（LLM）的显着性能之后，它们的功能迅速使用了诸如检索增强发电（RAG）之类的技术。鉴于它们的广泛适用性和快速发展，考虑它们对社会系统的影响至关重要。另一方面，由于其广泛的能力和社会系统的复杂本质，评估这些高级LLM会构成挑战。在这项研究中，我们关注社会系统中LLM与开放环境中类人动物机器人的相似性。我们列举了控制问题解决中类人动物所需的基本组件，这些组合有助于我们探索LLM的核心能力并评估这些组合中任何缺陷的影响。这种方法是合理的，因为人类系统的有效性已得到彻底证明和认可。为了确定解决问题的任务中类人动物所需的组件，我们创建了一个广泛的组件框架，以计划和控制开放环境中的类人动物机器人。然后评估LLM对每个组件的影响和风险，参考最新基准测试以评估其当前的优势和劣势。按照我们的框架指导的评估，我们确定了LLM所缺乏的能力以及对社会系统的关注。
多发性骨髓瘤精确药的抹布聊天机器人
精密医学的出现通过将独立的遗传，生活方式和环境方面的范围整合到量身定制患者护理中，从而实现了癌症治疗（Huang等人，2020年；金斯堡和菲利普斯，2018年）。然而，诸如多发性骨髓瘤（MM）等疾病的复杂性和异质性，在利用可用于个性化治疗计划的大量ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-gemedication和生物医学文献（Rajkumar，2014;Röllig等人。，2015年）。为了解决这个问题，我们提出了一种创新的基于聊天机器人的聊天机器人框架，它利用自然语言处理的力量（NLP）和最先进的语言模型，以策划和分析MM特定的限制，并提供基于患者特语的个性化治疗方法，并提供基于患者特定于特语的选项（ ，2020）。，2020）。
生成信息检索：抹布和gar
大语言模型（LLM）的出现导致信息检索（IR）技术的显着进步，从而发展了方法，例如检索授权生成（RAG）和产生增强的检索（GAR）[4]。这些方法利用了先进的生成能力和对LLM的深刻语义理解来提高信息系统的精确性和效果。检索增强发电（RAG）旨在提高LLMS产生的响应的可靠性[5]。通过在推理过程中动态检索和集成外部信息，RAG试图将模型的响应锚定在验证内容中。此方法解决了“ hal-lucined”信息的问题，即LLMS生成的综合但实际上不正确的内容。抹布的成功取决于模型有效地使用检索到的信息的能力，该信息依赖于外部来源的质量和完整性。相反，生成增强的检索（GAR）试图通过利用LLM的生成能力来改善搜索结果。gar采用这些模型来扩展和重新搜索查询或增强文档代表[2] [6]，从而更好地将用户查询与文档语料库保持一致。此方法不仅增加了搜索结果的相关性，而且还扩大了可响应复杂查询的内容范围。粗糙集已成功应用于Web挖掘（例如Web用法挖掘和网页分类）[1] [3]。我们期望粗糙的理论可以
用库存意识的抹布来制作完美查询（...
摘要赞助的搜索在电子商务收入生成中起着至关重要的作用，广告商从战略上竞标了关键字，以通过相关的搜索查询吸引用户的注意力。但是，确定给定查询的相关关键字的过程提出了重大挑战，因为巨大而不断发展的关键字景观，模棱两可的意图和主题多样性。本文重点介绍了获得大量广告收入和用户参与度的机会，其中很大一部分的查询无法检索任何赞助的广告。为了利用此机会，我们介绍了基于库存意识的抹布生成AI模型（Invawr-rag），该模型集成了高级语义检索和实时库存数据。该模型结合了动态生成且历史上成功的查询，以与可用的库存和广告活动保持一致，同时多样化重写的查询以增强相关性和用户参与度。初步结果表明，填充率和平衡相关性指标的显着增加了68％，这表明广告收入增加了强大的潜力。Invawr-rag模型设置了动态查询优化的新标准，可在沃尔玛的数字平台上显着改善广告相关性，广告客户ROI和用户体验。
使用Amazon的医疗保健相关提示的RAG聊天机器人...
自然语言处理（NLP）用于大语言模型（LLM）的抽象应用继续随着域生成AI（Genai）的技术进步而继续发展。数据的巨大爆炸，可扩展的计算能力和机器学习创新的可用性，LLM，都导致生成AI（Genai）变得越来越流行。基本模型LLM涉及的主要挑战是它们幻觉的趋势。LLMS中的幻觉是指不一致的不一致的输出，有时是不正确的信息或响应。这是因为大多数LLM经过大量通用数据训练，并且必须使用特定于域和外部数据来增强用于Genai任务，例如聊天机器人，问答，摘要和文本生成。为了应对幻觉的挑战，本研究将以PDF文件的形式利用特定领域的医疗保健数据以及FM来创建检索增强生成（RAG）Chatbot。本研究利用了亚马逊基岩的基础基础模型，Llama 2。我们的特定领域的医疗保健数据来自相关和可靠的来源。使用Python开发了RAG聊天机器人，并使用Rouge和Meteor，评估自动生成的文本评估指标对响应进行了评估。评估是基于三种情况：响应小于250个字符，超过250个字符以及来自多个LLM的响应。关键字 - LLM，亚马逊基岩，Genai，基础模型，Llama2，幻觉。我们的发现提供了有力的证据，表明具有特定数据的基础模型（FMS）可以提高模型在为患者提供可靠的医学知识时的质量。
IST1-CHMP1B相互作用的化学抑制剂会损害内体回收并诱导非童lc3脂质
摘要。本论文研究了金融风险管理中大型语言模型（LLM）和检索增强发电机（RAG）的实施和影响。通过定性搜索方法和金融机构中的迭代原型开发，本文探讨了这些技术如何改善风险管理专业人员的数据可访问性和决策过程。这些发现揭示了这些技术在金融环境中实现这些技术的潜力和挑战。尽管风险经理对技术表现出极大的热情和信任，但成功实施需要在数据归一化，语义建模和查询生成方面进行大量的手动工程工作。关键挑战包括处理模棱两可的自然语言查询并保持财务计算中的准确性。表明，尽管LLMS和RAG可以提高数据可及性，但它们的有效部署需要仔细注意特定于领域的需求和人为因素。这项研究通过洞悉实施挑战，用户接受和系统要求，为AI在金融服务中的实践应用方面的知识越来越多。这些发现对考虑类似的实施和提示未来研究的指示的金融机构具有重要意义，以提高AI辅助财务风险管理工具的可靠性和效率。
Agentic抹布重新定义自适应的检索效果
未来调查代理抹布的机会将需要合并多模态数据以产生更丰富的输出。这些应用程序需要更丰富，上下文意识到的响应，并且可以通过这些系统来解决，因为我们使用广泛的数据源（文本，图像，音频）。此外，研究更高级的反馈回路将改善连续学习，以便系统可以更好地处理动态环境。他们可以研究改善反馈的方法以使其快速，并且仍然保持准确。最后，必须探讨跨联盟应用程序和道德AI原则的集成领域，以便这些自适应系统在多个市场中的设计，公平性，透明度和问责制中体现出来。
用抹布构建智能AI聊天机器人的企业指南
配备了RAG的AI Chatbots使您能够从数据中收集更多见解。他们可以有效执行诸如摘要，信息检索，语义搜索，多语言翻译，分类，情感分析，建议，教育，客户支持等等等任务。要在全球范围内进一步增强聊天机器人服务，请研究添加语音和翻译AI，以便在用户的自然语言中更快地提供无提交流。