
清华NLP开源RAG开箱即用框架,自动适配知识库无需纠结模型选型
清华NLP开源RAG开箱即用框架,自动适配知识库无需纠结模型选型RAG系统的搭建与优化是一项庞大且复杂的系统工程,通常需要兼顾测试制定、检索调优、模型调优等关键环节,繁琐的工作流程往往让人无从下手。
RAG系统的搭建与优化是一项庞大且复杂的系统工程,通常需要兼顾测试制定、检索调优、模型调优等关键环节,繁琐的工作流程往往让人无从下手。
DeepMind近两万引科学家Felix Hill,去世了。 他参与过NLP领域经典的GLUE和SuperGLUE基准,2016年起在DeepMind工作直到最后一天。
评估和评价长期以来一直是人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 中的关键挑战。然而,传统方法,无论是基于匹配还是基于词嵌入,往往无法判断精妙的属性并提供令人满意的结果。
在 EMNLP 2024 上,我们看到了向量模型的各种创新用法,其中最出人意料的莫过于:文本水印。
作为自然语言处理(NLP)领域的顶级盛会,EMNLP 每年都成为全球研究者的关注焦点。
清华大学NLP实验室联合北京师范大学、中国科学院大学、东北大学等机构的研究人员推出了全新的评测方法 RAGEval,通过快速构建场景化评估数据实现对检索增强生成(RAG)系统的“精准诊断”。
让大模型能快速、准确、高效地吸收新知识!
在NLP领域,研究者们已经充分认识并认可了表征学习的重要性,那么视觉领域的生成模型呢?最近,谢赛宁团队发表的一篇研究就拿出了非常有力的证据:Representation matters!
会议组织者都是 NLP 头部科学家,在语言建模方面有着相当的成果。
最近,斯坦福大学 NLP 组在读博士 Omar Khattab 发布了一篇博文,讨论了顶级 AI 学者们有关做有影响力研究的思考