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微调的“小” llm（仍然）明显优于零射击...
生成AI提供了一种简单的，基于及时的替代方案，用于微调较小的BERT风格的LLM，以进行文本分类任务。这有望消除对手动标记的培训数据和特定于任务模型培训的需求。但是，仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，我们表明，较小的，微调的LLM（仍然）始终如一，明显优于较大的零射击，这促使文本分类中的模型。我们将三种主要的生成AI模型（与GPT-3.5/GPT-4和Claude Opus）与多种分类任务（情感，批准/不赞成，情绪，情感，党派职位）和文本类别（新闻，推文，演讲，演讲）中进行了比较。我们发现，在所有情况下，使用特定于应用程序的培训数据进行微调均可取得卓越的性能。为了使更广泛的受众更容易访问这种方法，我们将提供一个易于使用的工具包。我们的工具包，伴随着非技术分步指导，使用户能够以最小的技术和计算工作来选择和调整类似BERT的LLM，以完成任何分类任务。
防空炮兵 (CMF 14) 职业发展第 1 章
第 2 章：ADA 转型 随着当前和未来的作战环境变得更加复杂，威胁也更加多样化和危险，防空部门已进入前所未有的过渡、增长和现代化时期。为了应对这些新出现的威胁，防空反导部队需要具备适应性、创造性和批判性思维，需要通过相关培训、专业军事教育 (PME) 和作战经验，培养品格良好、忠诚、能力强和战术专长的士兵。随着美军继续应对全球挑战，陆军综合防空反导 (AIAMD) 平台的同步继续提高 ADA 的远征属性，增强其杀伤力、机动性和部署能力，同时为陆军和地区作战指挥官提供模块化、可定制的部队，能够在多域作战中在联合和多国战场上作战，支持大规模地面作战行动。
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
lanvikd：以自我为中心动作识别的跨模式语言知识蒸馏
通过分析以自我为中心的视频的分析，抽象理解人类行动是智能代理人的理想能力，并且是一个最近越来越受欢迎的研究领域。到目前为止，大多数以自我为中心的（视频）动作识别（EAR）的方法，即，根据预定义的自然语言描述（动作）对给定的视频剪辑进行分类的任务，代表目标动作类（标签）使用一个hot编码，从而忽略了某些动作之间的任何关系或相似性。这项工作的目标是通过利用预先训练的语言模型中编码的先前存在的知识来增强视觉模型的概括能力。具体来说，我们提出了一个语言知识蒸馏框架，以将预训练的语言模型对动作（文本中表达）的知识（在文本中表达）提高到视觉模型。我们不使用标签的单热编码表示，而是将所有动作类别（由语言模型构成）的概率分布作为教学信号。我们的实验表明，我们的框架根据Epic-Kitchens，Something of Something V2等基准获得了EAR的性能和泛化能力。
在批处理蒸馏模拟中增强现实主义
摘要。在化学过程工程中，模拟数据的准确性和现实主义对于有效设计和优化广泛的过程至关重要。在本文中，我们演示了神经风格转移方法的功效，以增强模拟产生的时间序列数据的现实性。具体来说，这种机器学习技术使我们能够学习从现实世界化学植物获得的非并行实验数据的样式特征，然后使用它们将模拟数据转换为更紧密地反映了模拟模型未捕获的现实行为和变化。我们提出了一个基于变压器的体系结构，其潜在表示可以纠缠于内容和样式信息。训练后，基础生成模型允许快速和数据有效的风格化生成，而无需每个样本的基于梯度的优化进行许多迭代，就像其他时间序列样式传输基线一样。我们在合成数据和批处理蒸馏的应用中显示了方法的效率。
仍然残酷和不寻常：青年和新兴成年人的极端句子
马里兰州的《少年恢复法》（JRA）代表了JLWOP改革的创新方法。18于2021年颁布，该法律授权对在犯罪时未满18岁的个人的所有刑期进行审查，并允许对所有极端刑罚的机会进行讨论。在蒙哥马利决定时，马里兰州报告说，有两十名为JLWOP服务的人和400个人以假释（JLWP）或虚拟生命句子为少年生活。19通过将改革的利益扩展到所有极端句子，而不是将其限制在LWOP上，JRA极大地影响了那些在马里兰州长期服役的人。根据公共辩护人2022年的马里兰州办公室的说法，20 JRA促使在马里兰州释放23名监狱或无期徒刑的人。立法支持在另外四个案件中减少刑期，但这些人是
怀孕和母乳喂养的糖尿病
糖尿病是全球趋势不断增加的最大常见疾病之一。因此，它也会影响越来越多的年轻女性。在德国所有孕妇中怀孕的2型糖尿病的比例估计至少为10-30％。基于德国的可用数据，无法使用1型糖尿病和2型糖尿病的孕妇的确切分化。必须考虑增加2型糖尿病孕妇的增加，而普通人群的患病率提高。（AWMF指南登记册057-023，2021）不仅在德国，而且全球糖尿病疾病的数量也在增加。每个第十一个成年人都是糖尿病 - 全球5.37亿人，大约90％的受影响的人患有2型糖尿病。最常在北美发展人：大约11％的成年人口在20至79岁之间患有糖尿病。中东和北非以10.8％的优势排名第二。在欧洲，所有20至79岁的年轻人中有6.8％病了。大多数糖尿病患者生活在中国 - 超过1.14亿人在这里生病。它跟随印度的糖尿病近7300万。估计，2030年近6.43亿人患有糖尿病，趋势正在上升。因此，IDF越来越多地警告全球糖尿病流行。（国际糖尿病联合IDF，2021年）患有慢性高血糖，并发症的风险增加。您考虑受影响的人的生活质量，也导致卫生系统成本高昂。
火力支援和野战炮兵作战
第 1 章 火力支援的基础和野战炮兵的作用 1-1 火力支援和威胁 ...................................................................................................... 1-1 联合和多域作战中的火力支援 ...................................................................................... 1-3 作战方法和作战框架 ................................................................................................ 1-7 野战炮兵的作用和核心能力 ...................................................................................... 1-11 火力支援系统 ............................................................................................................. 1-11 火力支援功能 ............................................................................................................. 1-13 火力支援的特点 ............................................................................................................. 1-14 火力支援计划、协调和执行的原则 ............................................................................. 1-15 火力支援和野战炮兵训练注意事项 ............................................................................. 1-16