答：作为人工智能工程师，如果我手里有一个65B的GPT大模型，而我需要一个6B左右的小模型，我会采取以下步骤：
本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型，它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组（THUDM）开发和发布。这两个模型是基于GLM模型的混合目标函数，在1.4万亿中英文tokens数据集上进行训练，并实现了模型对齐。本文将探讨它们的优势、应用场景、训练数据集来源以及如何使用它们进行对话生成和微调。
NLP小样本研究往往使用人为构造的N分类任务来评价模型性能。然而，一方面，这些人造的简单任务不能反映真实世界NLP问题的复杂性；另一方面，现有NLP小样本研究缺乏一个统一的benchmark，导致实验效率低下。
任务型对话中，一般包含ASR、语义理解、多轮状态追踪、会话策略、自然语言生成（NLG）模块，那么任务型对话中都有哪些生成的方法呢？
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
机器之心报道 机器之心编辑部 阿里巴巴AI Labs 将在7月5日发布第一款智能音箱设备的消息引发了国内极大的关注，但读者们不仅不熟悉阿里巴巴AI Labs，对阿里自然语言处理方面的成果是不是也不理解？这篇文章介绍了阿里巴巴被国际数据挖掘顶会KDD2017收录的一篇自然语言处理（NLP）的相关论文《一种新的语义编码模型及其在智能问答及分类中的应用》。 上周，关于阿里巴巴成立 AI Labs 的消息不胫而走。事实上，该机构在 2016 年低调成立，主要负责阿里巴巴集团旗下消费级 AI 产品研发，与 iDST
本文将介绍ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两款中英双语对话模型，探讨它们在不同应用场景下的优缺点，并深入了解它们的训练数据集及获取方式。此外，我们还将了解如何使用这两个模型进行对话生成以及微调它们以适应特定领域或任务。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx Chinese NLP Toolkits 中文NLP工具 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) pylyp LTP的python封装 FudanNLP by 复旦 (Java) BaiduLac by 百度 Baidu's open-source lexi
本文介绍了多轮对话存在指代和信息省略的问题，同时提出了一种新方法-抽取式多轮对话改写，可以更加实用的部署于线上对话系统，并且提升对话效果。
X-RiSAWOZ: High-Quality End-to-End Multilingual Dialogue Datasets and Few-shot Agents
OpenKG地址：http://openkg.cn/dataset/rjua-qadatasets
单模态文本在生物医学领域的研究已经取得了显著的成果，而多模态对话人工智能则通过利用来自公共网络的数十亿个图像-文本对取得了快速进展。然而，这些通用领域的视觉-语言模型在理解和对话生物医学图像方面仍然缺乏复杂性。 因此，本文提出了一种成本效益高的方法，用于训练一种能够回答生物医学图像开放性研究问题的视觉-语言对话助手。
全国社会媒体处理大会（SMP）由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办，专注于以社会媒体处理为主题的科学研究与工程开发，为传播社会媒体处理最新的学术研究与技术成果提供广泛的交流平台，旨在构建社会媒体处理领域的产学研生态圈，成为中国乃至世界社会媒体处理的风向标，会议将以社交网络的形式改变传统的学术会议交流体验。第七届全国社会媒体处理大会（SMP 2018）将于 8 月 2 日至 4 日在哈尔滨召开。
视频在当今社交媒体和互联网文化中扮演着愈发重要的角色，抖音，快手，B 站等已经成为数以亿计用户的热门平台。用户围绕视频分享自己的生活点滴、创意作品、有趣瞬间等内容，与他人互动和交流。
汉语短文本对话立场检测的主要任务就是通过以对话的一个人的立场为主要立场，而判断另一个人针对该人的回话的立场。立场包括支持，反对，中立三种立场。基于对话的立场检测应用方向很广，比如人机对话系统，机器需要判断对方说话的立场是什么来决定自己回话的立场；比如情感挖掘，和一个支持者的立场进行对话，就能判断出该对话者的情感倾向。
摘要： 要进行自然语言处理相关工作，文本数据预处理是个必不可少的过程。本文将对文本数据预处理相关的内容进行归纳整理，主要包括以下4个方面内容：
7 月 19 日，Meta 终于发布了免费可商用版本 Llama 2，让开源大模型领域的格局发生了巨大变化。
机器之心报道 编辑：蛋酱、杜伟 当人工智能已进入「大数据 + 大算力 + 大模型」时代，拥有 1.75 万亿参数的「悟道 2.0」，如何延续暴力美学的奇迹？ 6 月 1 日，由北京智源人工智能研究院主办（以下简称智源研究院）的 2021 北京智源大会正式开幕。本次大会采用线上、线下方式同步举行的方式，将全球各地的 AI 研究者联结在一起。大会为期三天，涵盖 4 场全体大会，29 个分论坛，并在会议前一天举行了 4 场重量级前沿讲习班。 相比于历届北京智源大会，这一届大会更加注重学术前沿进展的追踪和探讨，共邀
这两天被EMNLP2023国际顶会的消息刷屏了，世界各地的大佬齐聚新加坡，带来了一场NLP盛宴。今年EMNLP2023 的投稿论文数量将近5000篇，长论文接收率为23.3%，短论文接收率为14%，整体接收率为21.3%。
大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。
信息抽取（information extraction），简称IE，即从自然语言文本中，抽取出特定的事件或事实信息，帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。这些信息通常包括实体（entity）、关系（relation）、事件（event）。信息抽取主要包括三个子任务：关系抽取、命名实体识别、事件抽取。
数据猿导读 将好莱坞电影奉为圭臬，幻想人工智能占领世界的幻想家们又编造出了怎样的噱头？ 作者 | 大文 本文长度为2000字，建议阅读4分钟 “震惊！恐惧！害怕！人工智能发展出了自己的语言，绕开人类语
对于开发者来说，又有一个新的NLP工具箱可以使用了，代号PaddleNLP，目前已开源。
文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。有很多应用场景；如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，但文本匹配或者说自然语言处理仍然存在很多难点。这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题，比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，复述问题可以归结为两个同义句的匹配。
在2020年初开始的新冠病毒蔓延影响下，NLPCC 2020采取线上+线下的会议方式，线上线下共缴费注册496人，其中现场参会总人数达372人，线上参会人数124人，另有15个赞助单位参展。汇聚了众多国内外NLP领域的知名学者。
信息抽取(IE)是从非结构化、半结构化的可读文档或其他电子表示来源中自动提取结构化信息的任务。信息抽取技术为文本挖掘、智能检索、智能对话、知识图谱、推荐系统等应用提供了基本的技术支持。 近日，英伟达x量子位发起的NLP公开课上，英伟达开发者社区经理李奕澎老师分享了【使用NeMo快速完成NLP中的信息抽取任务】，介绍了NLP、信息抽取、命名实体识别等相关理论知识，并通过代码演示讲解了如何使用NeMo快速完成NLP中的命名实体识别任务。 以下为分享内容整理，文末附直播回放、课程PPT&代码。 ---- 大家晚上
Towards Better Instruction Following Language Models for Chinese: Investigating the Impact of Training Data and Evaluation
PaddleNLP是基于飞桨（PaddlePaddle）开发的工业级中文NLP开源工具与预训练模型集，将自然语言处理领域的多种模型用一套共享骨架代码实现，可大大减少开发者在开发过程中的重复工作。PaddleNLP提供依托于百度百亿级大数据的预训练模型，适应全面丰富的 NLP任务，方便开发者灵活插拔尝试多种网络结构，并且让应用最快速达到工业级效果。下面小编就带你一一了解PaddleNLP支持的十大NLP任务和工具。
人工智能是让机器像人一样感知和认识世界，而理解和运用自然语言是人工智能的核心问题之一，语言智能的发展将推动人工智能技术加快落地。
机器之心报道 机器之心编辑部 在众多开源项目中脱颖而出，OpenAssistant 有两把刷子。 事实证明，将大型语言模型 (LLM) 与人类偏好保持一致可以显著提高可用性，这类模型往往会被快速采用，如 ChatGPT 所证明的那样。监督微调 (SFT) 和基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 等对齐技术大大减少了有效利用 LLM 功能所需的技能和领域知识，从而提高了它们在各个领域的可访问性和实用性。 然而，像 RLHF 这样最先进的对齐技术依赖于高质量的人工反馈数据，这些数据的创建成本很高，而且通常仍然是
2021年10月，PaddleNLP聚合众多百度自然语言处理领域自研算法以及社区开源模型，并凭借飞桨核心框架的能力升级开放了开箱即用、极致优化的高性能一键预测功能，备受开发者喜爱。开源一年以来，团队精耕细作，不断发布适合产业界应用的模型、场景、预测加速与部署能力，在GitHub和Papers With Code等平台上持续得到开发者的关注。
本文尝试梳理一个完整的多模态LLM的训练流程。包括模型结构选择、数据预处理、模型预训练、指令微调、对齐、融合多模态以及链接外部系统等环节。
选自arXiv 作者：Tailing Yuan等 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 文字识别一直是图像处理领域中的重要任务。近日，清华大学与腾讯共同推出了中文自然文本数据集（Chinese Text in the Wild，CTW）——一个超大的街景图片中文文本数据集，为训练先进的深度学习模型奠定了基础。目前，该数据集包含 32,285 张图像和 1,018,402 个中文字符，规模远超此前的同类数据集。研究人员表示，未来还将在此数据集之上推出基于业内最先进模型的评测基准。 资源链接：https://ct
---- 新智元报道 编辑：小匀、亚新 【新智元导读】6月1日，第三届北京智源大会正式开幕。智源副院⻓、清华唐杰教授重磅发布了1.75万亿巨模型「悟道2.0」，是全球最大的预训练模型。 这个初登场的小女孩，火了！ 她叫「华智冰」，可以创作音乐，写诗作画。就在刚刚，她已经被清华唐杰实验室录取，成为了唐杰教授的学生。 未来，她将在清华不断成长，变成一个真正的智能人。而她变成智能人的关键就在于她的内核——悟道。 在今天被誉为「AI内行顶级盛会」的2021北京智源大会开幕式上，悟道2.0震撼发布。它在
ClongEval: A Chinese Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models
多模态融合是多模态信息处理的核心问题。本文介绍 NLP 领域关注度较高的多模态应用和相关的数据集。
自 2018 年谷歌发布 BERT 以来，预训练模型在自然语言处理（NLP）领域逐渐成为主流。今年 5 月份，OpenAI 推出的史上最大 AI 模型 GPT-3 更是引起了大量讨论。但是，目前 NLP 领域的预训练模型多针对英语语言，以英语语言数据为训练数据，例如 GPT-3：
昨天是一年一度的“女神节”，Mr.Tech首先给各位程序媛和小姐姐补上节日祝福哦~
介绍：首先在 Ziya-LLaMA-13B-V1基线模型的基础上加入中医教材、中医各类网站数据等语料库，训练出一个具有中医知识理解力的预训练语言模型（pre-trained model），之后在此基础上通过海量的中医古籍指令对话数据及通用指令数据进行有监督微调（SFT），使得模型具备中医古籍知识问答能力。
DialoGPT 是一种用于对话响应生成的可调节式千兆词级神经网络模型，其训练基于 Reddit 数据。该研究成果的源代码已经开源，另外他们也发布了一个大规模预训练模型。
金融领域为自然语言处理（NLP）模型带来了独特的挑战和机遇。当前，金融文本和数据的信息量和复杂性呈现爆炸式增长，一个强大、可靠的智慧金融系统可以满足多种不同用户群体的金融需要，例如辅助金融从业者完成行业分析、时事解读、金融计算、统计分析工作，为金融科技开发者完成情感分析、信息抽取任务，帮助学生解答金融问题等，从而有效地提高金融领域工作和学习的效率。
北京大学和其他机构的研究人员近期提出了一种名为Video-LLaVA的视觉语言大模型。该模型的创新之处在于能够同时处理图片和视频作为输入。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/v1.5.1/PaddleNLP
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】现在，已经有互联网大厂打工人用类GPT模型赚到钱了！ 当你还在和ChatGPT尬聊时，已经有人用它搞到钱了。 前段时间，国外网友给ChatGPT 100美元自创业，搭建网址、内容策划、传播全都AI搞定，甚至LOGO都是由Dall-E设计的。 公司运作2天，估值飙升到25000美元。看到ChatGPT的羊毛这么容易薅，网友也纷纷按捺不住了。 其实，还有另一个用「ChatGPT」赚钱的门道，而国内已经有开发者，用ta赚到了第一桶金。 一次偶然经历，诞
AI科技评论消息，近日，Kaggle平台上公布了Twitter客户支持数据集，这个数据集包括来自大企业的超百万条推文与回复，大家可以利用这个数据集做很多有意思的工作。数据集的具体信息如下所示，AI科技评论编辑整理如下： Twitter客户支持数据集（Customer Support）是一个庞大的推文与回复语料库，这个数据集比较现代化，有助于自然语言理解和会话模型的创新，也对客户支持实践与影响效果的相关研究有所帮助。 背景 自然语言处理（NLP）目前仍然需要密集的编码方式，NLP中的创新加速了对数据的理解
论文: MultiModal-GPT: A Vision and Language Model for Dialogue with Humans 代码: https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT （包含代码、数据、demo） 作者：OpenMMLab
这几天，一篇关于语音-文本多模态大模型的论文出现在arXiv上，署名公司中出现了李开复旗下大模型公司01.ai——零一万物的名字。
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