1.引言1.1研究背景與意義在當今數字化時代，數據的高效處理和利用至關重要。TexttoSQL作為自然語言處理和數據庫領域的關鍵技術，旨在實現自然語言問題到SQL查詢的自動轉換，從而打破非專業用戶與數據庫系統之間的障礙，提高數據處理效率，拓展智能數據庫服務、自動數據分析和數據庫問答等應用范圍。隨著人工智能技術的不斷發展，特別是大型語言模型（LLMs）的出現，為TexttoSQ任務帶來了新的機遇和挑戰。1.2現有研究的不足盡管T...

在數學推理（AIME2425）和代碼競賽（LiveCodeBenchv5）公開測評集上，MiMo僅用7B的參數規模，超越了OpenAI的閉源推理模型o1mini和阿里Qwen更大規模的開源推理模型QwQ32BPreview。預訓練預訓練階段對于MiMo7B模型至關重要，它為模型后續展現強大的推理能力奠定了堅實基礎。這一階段主要涵蓋了數據處理、模型架構設計以及超參數設置等關鍵環節，每個環節都經過精心優化，旨在增強模型的推理潛能。預訓練數據預訓練數據是模型學習...

這是一篇關于自然語言在表格數據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言實現表格數據查詢和可視化，使用戶能夠使用自然語言查詢與數據進行交互。介紹了可視化背后的基本概念和技術，特別強調了語義解析這一關鍵技術，它有助于將自然語言轉換為SQL查詢并實現數據可視化。然后深入探討了TexttoSQL和TexttoVis問題在數據集、方法、指標和系統設計方面的最新進展，包括深入研究大型語言模型的影響，突出其優勢、局...

1.引言用戶問題：員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知識圖譜構建在當今數字化時代，數據已成為人類生產生活中至關重要的生產要素。隨著電子設備的迅猛普及，海量數據庫如雨后春筍般涌現，它們廣泛存儲著來自各個領域的豐富信息。然而，對于普通大眾而言，學習諸如SQL這類數據庫查詢語言宛如攀登陡峭高山，門檻...

技術背景NL2SQL的發展與挑戰自然語言到SQL的轉換任務，旨在讓用戶能夠用日常的自然語言從數據庫中獲取所需數據，而無需掌握復雜的SQL語言。隨著大語言模型（LLMs）的興起，這一領域取得了顯著進展。像GPT4這樣強大的LLMs出現后，催生出了CHASESQL和XiYanSQL等先進框架，它們在性能上達到了新的高度。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，并且需要調用外部API，這在醫療、金融等對數據隱私極為敏感...

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

本篇是DeepSeek相關系列的第一篇，對DeepSeekR1等大型AI模型進行微調可能需要大量資源，但使用正確的工具，可以在消費級硬件上進行高效訓練。讓我們探索如何使用LoRA（低秩自適應）和Unsloth優化DeepSeekR1微調，從而實現更快、更具成本效益的訓練。DeepSeek最新推出的R1模型在推理性能方面樹立了新的行業標桿，其表現可與許多專有模型相媲美，但與此同時，它依然保持了開源的特性，使得更多的開發者和研究者能夠訪問并基于這一...

DeepSeek顛覆了AI領域，通過推出一系列全新高級推理模型挑戰OpenAI的主導地位。最棒的是？這些模型完全免費使用，沒有任何限制，每個人都可以使用。您可以在下面觀看有關如何微調DeepSeek的視頻教程。在本教程中，我們將在HuggingFace的醫療思維鏈數據集上對模型進行微調，微調的基礎模型為DeepSeekR1DistillLlama8B。這個精簡的DeepSeekR1模型是通過在使用DeepSeekR1生成的數據上對Llama3.18B模型進行微調而創建的。它展示了與...

在當今數字化轉型的時代，大型語言模型（LLMs）已經成為了不可或缺的工具，它們在自然語言理解、生成和推理方面展現了非凡的能力。然而，這些模型普遍采用的是“一刀切”的方式，即對于相同的輸入給予所有用戶相似的響應。這種方式雖然能夠滿足大多數情況下的需求，但在需要根據個人偏好定制內容的情境下就顯得力不從心了。為了解決這個問題，來自中國人民大學高瓴人工智能學院與百度公司的研究團隊提出了一種名為PPlug的新穎個...

1.引言語言模型的發展使得用戶期望能通過自然語言對數據進行查詢，從而引發了Text2SQL和RAG等方法的大量研究。但在實際應用中，用戶的問題往往超出這些方法的能力范圍。例如，企業用戶的問題常涉及領域知識、世界知識、精確計算和語義推理的復雜組合。數據庫雖能提供領域知識和大規模精確計算能力，但在語義推理方面較弱；而語言模型雖擅長語義推理和利用世界知識，卻在精確計算和大規模數據處理效率上存在不足。像Text2SQL方法...

在人工智能的持續演進中，多模態大語言模型（MLLMs）已成為核心研究領域之一，其在整合語言和視覺信息方面的潛力備受關注。李飛飛、謝賽寧團隊的最新研究成果猶如一顆璀璨的新星，照亮了MLLM在空間智能領域的探索之路，引發了學界和業界的廣泛關注。本文將深入剖析該團隊的研究，詳細闡述MLLM在空間智能方面的突破與挑戰，一同探索MLLMs在視覺空間智能方面的進展與難題。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、引言在當今數字化時代，數據庫的應用極為廣泛，但傳統的數據庫查詢語言（如SQL）對于非技術人員來說學習成本較高。自然語言接口到數據庫（NLIDB）技術的出現，旨在讓普通用戶也能輕松訪問數據庫。過去幾十年間，研究人員探索了多種方法，其中利用神經序列到序列（Seq2seq）模型或大規模語言模型（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確性上取得了一定進展，如在NLIDB基...

一、背景1.人工智能與神經科學的融合在當今科技飛速發展的時代，人工智能與神經科學的交叉領域正成為科研的熱點方向。大語言模型（LLMs）作為人工智能領域的重要成果，其與人類大腦語言處理機制的關系備受關注。從本質上講，這一研究方向旨在探尋機器如何像人類大腦一樣理解和處理語言，這不僅有助于提升人工智能技術的性能，更有助于揭示人類認知的奧秘。過往研究已發現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研究背景在當今數字化時代，金融領域的數據量呈爆炸式增長，對數據的高效分析和利用成為金融機構獲取競爭優勢的關鍵。傳統的數據庫操作依賴于專業的SQL編程技能，然而，金融專業人士雖精通金融業務，但在SQL編程方面往往技能有限。這一矛盾促使了TexttoSQL技術的興起，其旨在將自然語言問題轉化為可執行的SQL查詢，為金融分析提供了便捷的數據訪問途徑，無需編寫復雜的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密集型任務中，大語言模型（LLMs）的檢索增強生成（RAG）雖應用廣泛，能提升輸出質量、減少幻覺，但仍存缺陷。比如，檢索內容常含噪聲，這會致使RAG系統性能下滑。復雜查詢時，單次檢索難以獲取充足知識，進而阻礙RAG系統的廣泛應用。為攻克這些難題，迭代檢索應運而生，其持續更新檢索結果，以契合生成進程里動態變化的信息需求?？涩F有的迭代檢索方法多依賴少樣本提示或手動構建規則...

1.研究背景1.1背景隨著GPT4等大語言模型在數據管理領域的廣泛應用，如文本到SQL的生成和信息提取任務，向模型準確描述關系數據庫的schema成為解決問題的關鍵步驟。但由于LLM提供商通常按輸入（和輸出）文本的令牌數量收費，數據庫schema描述的長度直接關系到成本。例如，在文本到SQL的生成場景中，較長的schema描述會增加輸入令牌數量，進而提高每次轉換的成本。常見的描述schema的方法如使用DDL命令，雖能準確表達模式，但往往...