表格增强生成TAG登场：解锁AI自然语言与数据库的完美结合
表格增强生成TAG登场：解锁AI自然语言与数据库的完美结合与 Text2SQL 或 RAG 不同，TAG 充分利用了数据库系统和 LLM 的功能。
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7024 点击 2024-09-10 11:34
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与 Text2SQL 或 RAG 不同，TAG 充分利用了数据库系统和 LLM 的功能。
最近，国外的一份研究报告揭秘了 OpenAI、围绕和谷歌在 AI Infra 层的布局，我们将文章提炼出了核心观点，并进行精校翻译。
基于图神经网络的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步，包括但不限于数据挖掘、计算机视觉和自然语言处理。考虑到图神经网络已经取得了丰硕的成果，一篇全面且详细的综述可以帮助相关研究人员掌握近年来计算机视觉中基于图神经网络的方法的进展，以及从现有论文中总结经验和产生新的想法。
所有模型都是通过在来自互联网的海量数据上进行训练来工作的，然而，随着人工智能越来越多地被用来生成充满垃圾信息的网页，这一过程可能会受到威胁。
近日，上海交通大学、上海人工智能实验室和上海交通大学附属瑞金医院联合团队发布基于异常检测预训练的心电长尾诊断模型。
根据最新泄露的数据，英伟达GeForce RTX 5080的功耗或将提升至400W，并在部分性能上达到RTX 4090的110%！而RTX 5090的功耗预计将增加150W，达到惊人的600W。
训练代码、中间 checkpoint、训练日志和训练数据都已经开源。
AlphaFold2解决了很大程度上解决了单体蛋白质结构预测问题。
企业要用好 LLM 离不开高质量数据。和传统机器学习模型相比，LLM 对于数据需求量更大、要求更高，尤其是非结构化数据。而传统 ETL 工具并不擅长非结构化数据的处理，因此，企业在部署 LLM 的过程中，数据科学家们往往要耗费大量的时间精力在数据处理环节。这一环节既关系到 LLM 部署的效率和质量，也对数据科学家人力的 ROI 产生影响。
训练数据的质量优劣，直接影响人工智能（AI）大模型的能力水平。