1.引言1.1研究背景與意義在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)的高效處理和利用至關(guān)重要。TexttoSQL作為自然語(yǔ)言處理和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，旨在實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言問題到SQL查詢的自動(dòng)轉(zhuǎn)換，從而打破非專業(yè)用戶與數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)之間的障礙，提高數(shù)據(jù)處理效率，拓展智能數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)、自動(dòng)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)庫(kù)問答等應(yīng)用范圍。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是大型語(yǔ)言模型（LLMs）的出現(xiàn)，為TexttoSQ任務(wù)帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。1.2現(xiàn)有研究的不足盡管T...

在數(shù)學(xué)推理（AIME2425）和代碼競(jìng)賽（LiveCodeBenchv5）公開測(cè)評(píng)集上，MiMo僅用7B的參數(shù)規(guī)模，超越了OpenAI的閉源推理模型o1mini和阿里Qwen更大規(guī)模的開源推理模型QwQ32BPreview。預(yù)訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練階段對(duì)于MiMo7B模型至關(guān)重要，它為模型后續(xù)展現(xiàn)強(qiáng)大的推理能力奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。這一階段主要涵蓋了數(shù)據(jù)處理、模型架構(gòu)設(shè)計(jì)以及超參數(shù)設(shè)置等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)都經(jīng)過精心優(yōu)化，旨在增強(qiáng)模型的推理潛能。預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是模型學(xué)習(xí)...

這是一篇關(guān)于自然語(yǔ)言在表格數(shù)據(jù)查詢和可視化方面的綜述。該綜述全面概述如何通過自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)表格數(shù)據(jù)查詢和可視化，使用戶能夠使用自然語(yǔ)言查詢與數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。介紹了可視化背后的基本概念和技術(shù)，特別強(qiáng)調(diào)了語(yǔ)義解析這一關(guān)鍵技術(shù)，它有助于將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為SQL查詢并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。然后深入探討了TexttoSQL和TexttoVis問題在數(shù)據(jù)集、方法、指標(biāo)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面的最新進(jìn)展，包括深入研究大型語(yǔ)言模型的影響，突出其優(yōu)勢(shì)、局...

1.引言用戶問題：?jiǎn)T工中薪水最高的人的名字是什么？獲取到的scheam：Table:Employees(ID,Name,Salary)生成的答案：SELECTNameFROMEmployeesORDERBYSalaryDESCLIMIT1;1.1知識(shí)圖譜構(gòu)建在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為人類生產(chǎn)生活中至關(guān)重要的生產(chǎn)要素。隨著電子設(shè)備的迅猛普及，海量數(shù)據(jù)庫(kù)如雨后春筍般涌現(xiàn)，它們廣泛存儲(chǔ)著來自各個(gè)領(lǐng)域的豐富信息。然而，對(duì)于普通大眾而言，學(xué)習(xí)諸如SQL這類數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言宛如攀登陡峭高山，門檻...

技術(shù)背景NL2SQL的發(fā)展與挑戰(zhàn)自然語(yǔ)言到SQL的轉(zhuǎn)換任務(wù)，旨在讓用戶能夠用日常的自然語(yǔ)言從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取所需數(shù)據(jù)，而無需掌握復(fù)雜的SQL語(yǔ)言。隨著大語(yǔ)言模型（LLMs）的興起，這一領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。像GPT4這樣強(qiáng)大的LLMs出現(xiàn)后，催生出了CHASESQL和XiYanSQL等先進(jìn)框架，它們?cè)谛阅苌线_(dá)到了新的高度。但這些基于LLMs的方法存在明顯的局限性。主流方法大多依賴閉源模型，并且需要調(diào)用外部API，這在醫(yī)療、金融等對(duì)數(shù)據(jù)隱私極為敏感...

要說啥？多智能體能干啥嘿，你們知道嗎？現(xiàn)在的大語(yǔ)言模型那可真是火得一塌糊涂，像GPT、LLaMA和Gemini這些家伙，在自然語(yǔ)言處理的舞臺(tái)上那是大放異彩！它們能寫出超有創(chuàng)意的文章，像個(gè)聰明的小作家；還能進(jìn)行邏輯推理，就像個(gè)智慧的小偵探；做決策的時(shí)候也不含糊，仿佛是個(gè)果斷的小領(lǐng)導(dǎo)呢！但是哦，它們也有自己的小煩惱，比如說有時(shí)候會(huì)產(chǎn)生幻覺，給出一些讓人摸不著頭腦的答案，就像在說夢(mèng)話一樣。還有那個(gè)自回歸的小特性，...

本篇是DeepSeek相關(guān)系列的第一篇，對(duì)DeepSeekR1等大型AI模型進(jìn)行微調(diào)可能需要大量資源，但使用正確的工具，可以在消費(fèi)級(jí)硬件上進(jìn)行高效訓(xùn)練。讓我們探索如何使用LoRA（低秩自適應(yīng)）和Unsloth優(yōu)化DeepSeekR1微調(diào)，從而實(shí)現(xiàn)更快、更具成本效益的訓(xùn)練。DeepSeek最新推出的R1模型在推理性能方面樹立了新的行業(yè)標(biāo)桿，其表現(xiàn)可與許多專有模型相媲美，但與此同時(shí)，它依然保持了開源的特性，使得更多的開發(fā)者和研究者能夠訪問并基于這一...

DeepSeek顛覆了AI領(lǐng)域，通過推出一系列全新高級(jí)推理模型挑戰(zhàn)OpenAI的主導(dǎo)地位。最棒的是？這些模型完全免費(fèi)使用，沒有任何限制，每個(gè)人都可以使用。您可以在下面觀看有關(guān)如何微調(diào)DeepSeek的視頻教程。在本教程中，我們將在HuggingFace的醫(yī)療思維鏈數(shù)據(jù)集上對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，微調(diào)的基礎(chǔ)模型為DeepSeekR1DistillLlama8B。這個(gè)精簡(jiǎn)的DeepSeekR1模型是通過在使用DeepSeekR1生成的數(shù)據(jù)上對(duì)Llama3.18B模型進(jìn)行微調(diào)而創(chuàng)建的。它展示了與...

在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)代，大型語(yǔ)言模型（LLMs）已經(jīng)成為了不可或缺的工具，它們?cè)谧匀徽Z(yǔ)言理解、生成和推理方面展現(xiàn)了非凡的能力。然而，這些模型普遍采用的是“一刀切”的方式，即對(duì)于相同的輸入給予所有用戶相似的響應(yīng)。這種方式雖然能夠滿足大多數(shù)情況下的需求，但在需要根據(jù)個(gè)人偏好定制內(nèi)容的情境下就顯得力不從心了。為了解決這個(gè)問題，來自中國(guó)人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院與百度公司的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為PPlug的新穎個(gè)...

1.引言語(yǔ)言模型的發(fā)展使得用戶期望能通過自然語(yǔ)言對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢，從而引發(fā)了Text2SQL和RAG等方法的大量研究。但在實(shí)際應(yīng)用中，用戶的問題往往超出這些方法的能力范圍。例如，企業(yè)用戶的問題常涉及領(lǐng)域知識(shí)、世界知識(shí)、精確計(jì)算和語(yǔ)義推理的復(fù)雜組合。數(shù)據(jù)庫(kù)雖能提供領(lǐng)域知識(shí)和大規(guī)模精確計(jì)算能力，但在語(yǔ)義推理方面較弱；而語(yǔ)言模型雖擅長(zhǎng)語(yǔ)義推理和利用世界知識(shí)，卻在精確計(jì)算和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理效率上存在不足。像Text2SQL方法...

在人工智能的持續(xù)演進(jìn)中，多模態(tài)大語(yǔ)言模型（MLLMs）已成為核心研究領(lǐng)域之一，其在整合語(yǔ)言和視覺信息方面的潛力備受關(guān)注。李飛飛、謝賽寧團(tuán)隊(duì)的最新研究成果猶如一顆璀璨的新星，照亮了MLLM在空間智能領(lǐng)域的探索之路，引發(fā)了學(xué)界和業(yè)界的廣泛關(guān)注。本文將深入剖析該團(tuán)隊(duì)的研究，詳細(xì)闡述MLLM在空間智能方面的突破與挑戰(zhàn)，一同探索MLLMs在視覺空間智能方面的進(jìn)展與難題。1.引言視覺空間智能在人類的日常生活中，視覺空間智能起...

一、引言在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用極為廣泛，但傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言（如SQL）對(duì)于非技術(shù)人員來說學(xué)習(xí)成本較高。自然語(yǔ)言接口到數(shù)據(jù)庫(kù)（NLIDB）技術(shù)的出現(xiàn)，旨在讓普通用戶也能輕松訪問數(shù)據(jù)庫(kù)。過去幾十年間，研究人員探索了多種方法，其中利用神經(jīng)序列到序列（Seq2seq）模型或大規(guī)模語(yǔ)言模型（LLMs）的方法較為常見，它們通常采用自回歸解碼方式逐一生成SQL查詢。盡管這些方法在翻譯準(zhǔn)確性上取得了一定進(jìn)展，如在NLIDB基...

一、背景1.人工智能與神經(jīng)科學(xué)的融合在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能與神經(jīng)科學(xué)的交叉領(lǐng)域正成為科研的熱點(diǎn)方向。大語(yǔ)言模型（LLMs）作為人工智能領(lǐng)域的重要成果，其與人類大腦語(yǔ)言處理機(jī)制的關(guān)系備受關(guān)注。從本質(zhì)上講，這一研究方向旨在探尋機(jī)器如何像人類大腦一樣理解和處理語(yǔ)言，這不僅有助于提升人工智能技術(shù)的性能，更有助于揭示人類認(rèn)知的奧秘。過往研究已發(fā)現(xiàn)LLMs與大腦在某些方面存在相似之處，如特征提取和表征等...

一、背景1.1研究背景在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)，對(duì)數(shù)據(jù)的高效分析和利用成為金融機(jī)構(gòu)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)操作依賴于專業(yè)的SQL編程技能，然而，金融專業(yè)人士雖精通金融業(yè)務(wù)，但在SQL編程方面往往技能有限。這一矛盾促使了TexttoSQL技術(shù)的興起，其旨在將自然語(yǔ)言問題轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的SQL查詢，為金融分析提供了便捷的數(shù)據(jù)訪問途徑，無需編寫復(fù)雜的SQL代碼即可獲取所需信息，大大提高了工作效率...

1.引言1.1RAG的局限與迭代檢索的提出在知識(shí)密集型任務(wù)中，大語(yǔ)言模型（LLMs）的檢索增強(qiáng)生成（RAG）雖應(yīng)用廣泛，能提升輸出質(zhì)量、減少幻覺，但仍存缺陷。比如，檢索內(nèi)容常含噪聲，這會(huì)致使RAG系統(tǒng)性能下滑。復(fù)雜查詢時(shí)，單次檢索難以獲取充足知識(shí)，進(jìn)而阻礙RAG系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用。為攻克這些難題，迭代檢索應(yīng)運(yùn)而生，其持續(xù)更新檢索結(jié)果，以契合生成進(jìn)程里動(dòng)態(tài)變化的信息需求?？涩F(xiàn)有的迭代檢索方法多依賴少樣本提示或手動(dòng)構(gòu)建規(guī)則...

1.研究背景1.1背景隨著GPT4等大語(yǔ)言模型在數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，如文本到SQL的生成和信息提取任務(wù)，向模型準(zhǔn)確描述關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的schema成為解決問題的關(guān)鍵步驟。但由于LLM提供商通常按輸入（和輸出）文本的令牌數(shù)量收費(fèi)，數(shù)據(jù)庫(kù)schema描述的長(zhǎng)度直接關(guān)系到成本。例如，在文本到SQL的生成場(chǎng)景中，較長(zhǎng)的schema描述會(huì)增加輸入令牌數(shù)量，進(jìn)而提高每次轉(zhuǎn)換的成本。常見的描述schema的方法如使用DDL命令，雖能準(zhǔn)確表達(dá)模式，但往往...