调整语言模型需要按特定格式创建训练数据。这通常是令人沮丧和缓慢的过程。本文探讨了自动化该过程的简单方法。 深度学习模型的表现受到其训练数据的质量的影响。因此，对于特定任务，调整语言模型的能力非常重要。...

随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，图形挖掘技术逐渐成为了热门话题。为了更好地应对这一趋势，近日，一家国际知名科技公司推出了一款名为“Graph Mining Library”的图形挖掘库，旨在为开发者提供更为便捷的图形挖...

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）如何更好地进行序列推荐。LLMs正在许多技术领域引发革命，它们能够在如推荐下一首歌曲或下一部电影等场景中发挥重要作用。通过这种方式，我们可以创建更加智能、更加个性化的推荐系...

科研人员已经开发出一种新的模型，名为HAMUR，以改进模型在多个主题或领域（如音乐、书籍或电影）中的推荐方式。与旧的方法混淆这些领域之间的信息不同，HAMUR采用了一种特殊的技术，使数据保持独立且更具灵活性。这...

MLPerf发布了两个基准测试套件的结果：MLPerf Inference v3.1和MLPerf Storage v0.5。前者显示了创纪录的参与度和性能提升，后者评估了机器学习训练工作负载的存储系统性能。推理基准测试套件引入了一个大型语言模型...

Arcus公司通过使用分层检索器将检索增强生成（RAG）技术扩展到行星级规模。这种技术是通过将文件基于其语义内容进行分组聚类，然后逐步过滤这些组来缩小搜索空间。这样可以检索到更相关的上下文，减少幻觉，并在行星...

本研究探讨了ChatGPT在推荐可能喜欢的电影或书籍方面的表现如何。ChatGPT是一种自然语言处理模型，能够理解和生成人类语言。通过与用户的对话，ChatGPT可以收集到用户的兴趣和喜好，然后根据这些信息推荐相应的电影...

## 新闻摘要： 近期有一篇论文对LLMs在自然语言处理方面的强大能力进行了详细的研究，探讨了如何将LLMs应用于互联网推荐系统的改进。该论文检查了LLMs在推荐过程的各个阶段中可能扮演的角色，并探究了将这些模型整...