本文的主题是我们认为这个 LLM+ 领域最唾手可得、最容易摘取的果实，Text2Cypher：自然语言生成图查询。...而本质上，大多数知识图谱、图数据库的应用都是在图上按照人类意愿进行查询，我们在图数据库上构造方便的可视化工具、封装方便的 API 的工作都是为这个目标服务的。...一直以来，阻碍图数据库、知识图谱被更广泛应用的主要因素可能就是图数据库的查询门槛了。那么，在没有大语言模型的时候，我们是怎么做的呢？...注：提示工程（prompt）是指通过自然语言描述，让生成模型、语言模型完成“智能”任务的方法。...然而，Text2Cypher 只是一个开始，请大家关注我们后续的文章，展现更多知识图谱、图数据库为大语言模型生态带来的变革。
学习时间 比如有一个原始的查询： DB::table('users')->get(); 它生成的SQL语句是 SELECT * FROM users 那么在程序上下文中，应该如何获取并打印这个SQL语句呢...enableQueryLog(); dd(DB::getQueryLog()); 使用enableQueryLog()函数打开SQL记录，然后是正常的数据库逻辑，最后，使用 getQueryLog() 方法获取一个包含了生成的...还有一种方法，就是链式调用 QueryBuilder 的 toSql 方法，即可打印当前模型的SQL语句，而并不执行。...所以使用where子句查询后，直接打印较为方便。 但是 toSql 获取的只是带参数绑定的SQL，不打印参数。..., $query->getBindings(), $query->toSql()); dd($sql); 生成的SQL语句，使用问号作为位置参数，如果想要格式化输出，还可以使用 vsprintf 这个函数
首先，需要大量的并行数据(例如成对的人工翻译的法语/英语句子) 1.6 SMT的学习对齐 [SMT的学习对齐] 问题：如何从并行语料库中学习翻译模型 P(x \mid y)？...源语句的编码为解码器RNN提供初始隐藏状态 解码器RNN是一种以编码为条件生成目标句的语言模型 注意：此图显示了测试时行为 → 解码器输出作为下一步的输入 2.5 Sequence-to-sequence...序列到序列不仅仅对机器翻译有用 许多NLP任务可以按照顺序进行表达 摘要(长文本 → 短文本) 对话(前一句话 → 下一句话) 解析(输入文本 → 输出解析为序列) 代码生成(自然语言 → Python...[如何评估机器翻译质量] BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) 你将会在 Assignment 4 中看到BLEU的细节 BLEU将机器翻译和人工翻译(一个或多个...，每个解码器的隐藏状态(查询)关注所有编码器的隐藏状态(值) 5.8 注意力是一种普遍的深度学习技巧 [注意力是一种普遍的深度学习技巧] 注意力的更一般定义 给定一组向量值和一个向量查询，注意力是一种根据查询
为此，本文提出了一种以任务向量为中心来引导神经网络产生预期结果的新范式。 最近阳的越来越多，各位注意身体，好运常伴。 介绍 目前大部分的机器学习系统都是基于预训练模型进行调优。...设 θ_{pre} 为预训练的模型的权值， θ^t_{ft} 为任务t经过微调后的相应权值，则任务向量 τ_t 可以通过 θ^t_{ft} 与 θ_{pre} 之间的元素差得出，即 τ_t=θ^t_{ft...当对任务向量τ求负时，应用得到的任务向量为 τ_{new} =−τ 对应于微调模型和预训练模型之间的外推,生成的模型在目标任务上更差，在控制任务上的性能几乎没有变化。...下面展示了否定任务向量对编辑图像分类和文本生成模型的有效性。 任务向量相加 添加任务向量，以构建同时精通多个任务的多任务模型，或者提高单个任务的性能。...上表展示了使用此类任务类比可以提高 T5 模型在多个尺度上的准确性，将 Amazon 和 Yelp 二元情感分析作为目标任务。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了一种简单有效的方法来实现不同扩散模型之间的合作。 近一两年，扩散模型 (diffusion models) 展现出了强大的生成能力。...不同种类的扩散模型性能各异 —— text-to-image 模型可以根据文字生成图片，mask-to-image 模型可以从分割图生成图片，除此之外还有更多种类的扩散模型，例如生成视频、3D、motion...假如有一种方法让这些 pre-trained 的扩散模型合作起来，发挥各自的专长，那么我们就可以得到一个多功能的生成框架。...比如当 text-to-image 模型与 mask-to-image 模型合作时，我们就可以同时接受 text 和 mask 输入，生成与 text 和 mask 一致的图片了。...那不同的扩散模型究竟怎样实现合作呢？ 首先，我们知道，扩散模型在生成图片的过程中，会从高斯噪声开始，逐步去噪，最终得到自然图像。
以该要求为出发点，在具体算法迭代时查询改写还面临以下两方面挑战： ① 对用户的查询面临着复杂的需求场景 语言歧义情况多：短Query增加了歧义的可能性，例如在美团场景下“剪个头发”是一个商户名，不能改写为...从这个角度思考可以将查询改写任务抽象为一个典型的机器翻译任务。...可设定ff为用户搜索词，ee为目标改写词，SMT整体可以抽象为一个噪声信道模型，根据贝叶斯公式求解SMT公式推导： 图10 SMT改写流程示意图 对齐字典过滤： 由于平行语料的噪音，以及对齐产生的错误数据...排序模型： 改写的最终目的是召回更多相关且优质的商户、商品和服务，因此在得到大量的SMT生成的改写结果后，仍然要考虑两方面的问题，一方面是语义相关性，另一方面是有效性。...结合NMT实际的表现，考虑优先保障生成改写的语义相似度，使用大搜召回日志结合BERT语义判别模型做Environment，目标为原词改写词在搜索系统交互中的商户集合的交叉度和自然语义相似度。
实证研究表明，NRM可以为超过75％的输入文本生成语法正确和内容适当的响应，在同样的设置中超越了最先进的技术，包括基于检索和基于SMT的模型。 1....（例如，由于不匹配的命名实体造成的惩罚难以纳入模型） 另一方面，基于SMT的方法是生成的。 基本上，它将响应生成视为翻译问题，其中模型被训练在并行的后响应部分。...[图片] 图6：NRM-hyb中编码器的图形模型，而上下文生成函数为，这里[]表示向量和的级联 为了学习模型的参数，我们最大限度地发挥在训练集中观察原始响应的可能性。...从表2可以看出，SMT方法的性能比基于检索和NRM模型差得多，74.4％的生成响应被标记为不合适，主要是由于流畅性和相关性错误。...[图片] 图9：由NRM-hyb生成的多个响应。 我们也以NRM- hyb为例来研究NRM生成多个响应的能力。
这就要求美团搜索场景的查询改写在多个业务场景下要强相关且高效率，算法层面需要解决覆盖问题、准确率问题以及多业务问题。...从这个角度思考可以将查询改写任务抽象为一个典型的机器翻译任务。...可设定为用户搜索词，为目标改写词，SMT整体可以抽象为一个噪声信道模型，根据贝叶斯公式求解SMT公式推导：其中得到的两个概率即为概率转移模型，为语言模型。...排序模型： 改写的最终目的是召回更多相关且优质的商户、商品和服务，因此在得到大量的SMT生成的改写结果后，仍然要考虑两方面的问题，一方面是语义相关性，另一方面是有效性。...结合NMT实际的表现，考虑优先保障生成改写的语义相似度，使用大搜召回日志结合BERT语义判别模型做Environment，目标为原词改写词在搜索系统交互中的商户集合的交叉度和自然语义相似度。
华为1.gif 图 2 ：为设备建模图。通过设备上报故障消息和设备模型相结合，实时监控设备运行状态。 华为2.gif 图 3：资产分析图。...下图为印刷机的设备资产配置图示例和自动生成的其中一条 3D 产线模型： 图片7_副本.png 接下来，我们来看看产线资产是如何构建的。...图中表明一个电子工厂有三条 SMT 产线，每条产线有 7 个 SMT 设备。 图 3 是最终自动生成的工厂 3D 模型场景电子工厂。...通过数据模型的映射，共生成三条 SMT 产线，每条产线有 7 个 SMT 设备。其中，设备的型号、数量、面板信息自动生成并进行实时数据关联。...而包括武汉联想产业基地在内，图扑软件 SMT 可视化方案已在多个智能工厂落地，也将助力更多企业解决智能制造与数字化转型中面临的挑战。
总体而言，作者称作者提出的架构为Scale-Aware Modulation Transformer (SMT)。...的卷积操作，使其能够捕捉多个尺度上的各种空间特征。...作者提出的MHMC可以表示为： 在式中， x = [x_1, x_2, ..., x_n] 表示将输入特征 x 按通道维度分成多个 Head ， k_i ∈ {3, 5, . . . , K}...即使对于SMT的小型模型，它的准确率也可与之前的SOTA模型相媲美，而这些模型有着更大的模型尺寸。...值得注意的是，作者观察到在ImageNet-1K上的top-1准确率在卷积 Head 数为4时达到峰值，增加卷积 Head 数并没有提高模型的性能。
前天我们翻译了微软关于NLP（自然语言处理）的PPT的概览部分，今天我们为大家带来了这份PPT的第二部分：同上次一样，我们将翻译内容放在图里的同时也写在了下面，大家可点开大图，也可按需自行查阅底部文字~...统计机器翻译（SMT）包括： l 统计结果 l 来源渠道模型 l 翻译模型 l 语言模型 l 对数线性模型 l 评价指标：BLEU分数（越高越好） ?...[Sutskever+2014]编码器-解码器模型 将MT当成普遍的序列到序列的翻译，阅读源头；累积隐状态；生成目标。其中是停止递归进程的符号。在练习中，反向阅读源句子会导致更好的MT结果。...排列和翻译的联合学习 SMT编码器-译码器模型存在一个问题问题：压缩源信息到一个固定长度矢量中，使得RNN很难复杂长句子。...[ Bahdanan+15]的注意力模型 编码器：双向RNN编码每一个单词和文本 解码器：寻找一系列与预测的目标词汇最相关的源词汇，并基于源词汇和所有先前生成词汇相关的文本矢量预测目标词汇。
---- 三、基于统计的机器翻译 (SMT) 基于统计的机器翻译 (SMT) 利用统计模型从大量双语文本数据中学习如何将源语言翻译为目标语言。...评分和选择 SMT使用多个统计模型来评估和选择最佳的翻译。这包括语言模型（评估目标语言翻译的流畅性）和翻译模型（评估翻译的准确性）。...示例: 在翻译"apple pie"时，系统可能会生成多个候选翻译，然后选择评分最高的那个。 4. PyTorch实现 完整的SMT系统非常复杂，涉及多个组件和复杂的模型。...这只是SMT的冰山一角，完整的系统会涉及句子级别的对齐、短语提取、多个统计模型等。...Encoder将源语句编码为一个固定大小的向量，而Decoder将这个向量解码为目标语句。
由于这个原因，自我从一个时间上延伸的过程中出现，这个过程将来自多个来源(包括外部感受的来源)的感觉信息整合到一个生成模型中，这个模型包括作为那些感觉的原因的自我的表征。...SMT中的自我模型是以自我为中心的，这意味着它以个人的视角和经验为中心，包括第一人称(主观)的经验和第三人称的自我经验(作为与他人同等的对象)——一个在空间和时间上被(透明地)体验为守恒的自我。...根据SMT，自我不是一个静态的对象，而是一个关于主体感觉状态的最可能原因的动态推理过程的结果。积极的自我模型是一种功能状态，在有意识的意识水平下运作，并具有特定的因果作用。...3.2.4生成纠缠 生成纠缠是一种试图通过诉诸大脑构建生成模型来解释意识的理论，该模型混合了关于世界状态、身体状态和我们反应性倾向的预测(Clark，2019；克拉克、弗里斯顿和威尔金森，2019年)。...世界原因的生成模型的深度和广度，那些基于生成模型的预测通过一系列内感受和本体感受信息的持续变化，以及高级认知者模拟他们自己和他们自己的反应倾向的能力，都在意识的构成中起着关键作用。
谷歌子公司DeepMind发布了一种新型计算机视觉算法，可以从2D快照生成场景的3D模型：生成查询网络（GQN）。...如果只给出一小部分场景的图片，例如，地板上有一个彩色的球体的墙纸装饰房间，这个算法可以呈现出相反的、不可见的物体侧面，并从多个角度产生一个3D视图，甚至可以考虑到像阴影中的光线。...该系统由两部分组成：表示网络和生成网络。前者获取输入数据并将其转换为描述场景的数学表示（矢量），后者则对场景进行图像处理。 ?...由GQN设想的另一个3D迷宫（访问原文查看） GQN并非没有限制，它只在包含少量对象的简单场景中进行了测试，而且它无法生成复杂的3D模型。
跟上面这个公式的变换，我们发现SMT真的跟语言模型是有关的： 就是求y这个句子的概率，这就是一个「语言模型」（LM）。而后者 则被称为「翻译模型」（TM）。...对于TM的学习，一般我们会进一步进行分解，考虑两种语言之间的各种对齐方式（alignment），即在原有的翻译模型上，引入一个隐变量a，得到 ，可以理解为给定句子y，按照对齐方式a翻译成x的概率。...但是，SMT的门槛也是很高的，那些表现优异的SMT模型，通常都是极其复杂的，里面涉及到大量的特征工程，海量的专家知识，无数的资源积累，繁多的功能模块，还需要庞大的人力去维护。...由于这个语言模型是根据context vector来进行文本的生成的，因此这种类型的语言模型，被称为“条件语言模型”：Conditional LM。...最后还有一个问题：由于会有多个分支，所以很有可能我们会遇到多个标识，由于分支较多，如果等每一个分支都遇到才停的话，可能耗时太久，因此一般我们会设定一些规则，比如已经走了T步，或者已经积累了
记录其约束信息，通过求解这些约束信息得到该路径的测试用例，该分析过程就是执行生成测试。 下面以图１中的示例代码为例来阐述执行生成测试的处理流程。...与混合测试相比，执行生成测试的优势是能更加系统且高效地得到所有的路径信息以及对应的测试用例，避免重复性搜索过程；其缺点是内存空间耗费较大，一种解决思路是可以使用多线程的方式代替分支存储，实现对多个分支的同时搜索和测试用例的生成...约束模型本质就是数学模型。...当前，主流的约束求解器主要有两种理论模型：SAT求解器和SMT求解器。...SMT（Satisfiability Module Theories， 可满足性模理论），是在SAT问题的基础上扩展而来的，SMT求解器的求解范围从命题逻辑公式扩展为可以解决一阶逻辑所表达的公式。
随着统计学的发展，研究者开始将统计模型应用于机器翻译，这种方法是基于对双语文本语料库的分析来生成翻译结果。...几年之后的 2003 年，蒙特利尔大学 Yoshua Bengio 领导的一个研究团队开发了一个基于神经网络的语言模型 [3]，改善了传统 SMT 模型的数据稀疏性问题。...NMT 的非线性映射不同于线性的 SMT 模型，而且是使用了连接编码器和解码器的状态向量来描述语义的等价关系。...当解码器生成一个用于构成目标句子的词时，源句子中仅有少部分是相关的；因此，可以应用一个基于内容的注意力机制来根据源句子动态地生成一个（加权的）语境向量（context vector）（如图 2 所示，紫色线的透明度表示权重大小...与 SMT 相比，NMT 可以联合训练多个特征，而无需先验的领域知识，这可以实现 zero-shot 翻译 [32]。
之后，注意力分数用作所有单词表征的平均权重，这些表征输入全连接网络，生成新表征。...视频内容 来源：Google AI Blog 由于 Transformer 并行处理所有的词，以及每个单词都可以在多个处理步骤内与其它单词之间产生联系，它的训练速度比 RNN 模型更快，在翻译任务中的表现也比...随着一个系统得到改进，可以使用它以迭代方式在相反方向上为系统生成训练数据，并根据需要进行多次迭代。 逐字嵌入初始化、语言建模和反向翻译是无监督机器翻译的三个重要原则。...研究人员利用后验正则（Posterior Regularization）的方式将 SMT（统计机器翻译）引入到无监督NMT的训练过程中，并通过EM过程交替优化 SMT 和 NMT 模型，使得无监督 NMT...迭代过程中的噪音能够被有效去除，同时 NMT 模型也弥补了 SMT 模型在句子流畅性方面的不足。
源码面对的主要场景为开发完成后对源码进行扫描，二进制文件为采购、引入的软件分析是否有安全危险。 二....图二 二进制文件相似性通用模型架构 基于SMT的二进制相似性检测方法，将代码语义转换为约束条件，通过约束求解器来判断代码的相似性。...SMT求解器是用于解决SMT问题的理论工具，它们能够自动分析给定的逻辑公式，并判断其是否可满足。在软件工程、硬件验证、形式化方法等领域，SMT求解器被广泛应用于模型检测、程序分析、自动推理等任务中。...针对不同CPU架构的多样性，该方法面临着诸多挑战，例如CPU模型之间指令集体系结构的不可比性。为了解决这一问题，该方法首先将二进制代码转换为中间表示形式，生成带有输入和输出变量的赋值公式。...针对SMT的二进制相似性方法完全不适用于软件供应链领域，复杂度、代价很大，无法面对检测目标众多的软件供应链领域；基于I/O的行为的二进制相似性检测方法，无法区分一个组件中的多个版本，例如oauthlib
由于 Transformer 并行处理所有的词，以及每个单词都可以在多个处理步骤内与其它单词之间产生联系，它的训练速度比 RNN 模型更快，在翻译任务中的表现也比 RNN 模型更好。...然后将系统翻译出的语句作为标注过的真实数据进行处理，训练反向机器翻译系统，得到一个更加流畅和语法正确的语言模型，并将反向翻译中人工生成的平行句子与该语言模型提供的校正相结合，以此来训练这个翻译系统。...随着一个系统得到改进，可以使用它以迭代方式在相反方向上为系统生成训练数据，并根据需要进行多次迭代。 逐字嵌入初始化、语言建模和反向翻译是无监督机器翻译的三个重要原则。...研究人员利用后验正则（Posterior Regularization）的方式将SMT（统计机器翻译）引入到无监督NMT的训练过程中，并通过EM过程交替优化SMT和NMT模型，使得无监督NMT迭代过程中的噪音能够被有效去除...，同时NMT模型也弥补了SMT模型在句子流畅性方面的不足。
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