近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了突破性进展。以GPT、BERT等为代表的大规模预训练语言模型展现出了强大的语言理解和生成能力,在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。然而,如何将大语言模型的优势与传统NLP任务相结合,实现模型性能的进一步优化,仍然是一个值得深入探讨的研究方向。本文将重点关注大语言模型在NLP传统任务中的应用与优化,探讨其中的研究进展、创新点和未来发展趋势。

记录数字孪生+土木工程+LLM的研究路径

本文介绍了一种新颖的跨平台推荐系统——paper2repo，旨在将学术论文与相关的 GitHub 代码仓库进行匹配。该系统通过构建论文与代码仓库的联合嵌入空间，利用图卷积神经网络（GCN）和文本编码技术，自动地在两者之间建立关联，从而帮助研究者更方便地找到与论文相关的开源代码。实验结果表明，paper2repo 在推荐准确性方面优于现有的方法，显著提高了命中率、MAP 和 MRR 等指标。

本文将介绍核函数的起源与发展，探讨其在数学和机器学习中的重要角色。通过从正交函数到核函数的演变，回顾核方法的发展历程，并阐述核函数在现代机器学习中的核心地位。

在非线性优化领域，Lipschitz连续性、强凸性和加速梯度下降算法是理解和解决优化问题的关键概念。这些概念不仅在理论上具有深刻的意义，而且在实际应用中也具有重要的作用。本文将深入探讨这些概念，涵盖它们的定义、性质、定理、证明和应用实例。通过丰富的例子和通俗易懂的解释，帮助读者全面理解并掌握这些内容，为进一步研究和应用奠定坚实的基础。

Transformer 模型由于依赖自注意力机制，无法直接捕捉输入序列中的位置信息，因此需要引入位置编码。位置编码主要分为两大类：绝对位置编码和相对位置编码。绝对位置编码通过为每个输入位置分配独立的编码来融入位置信息，而相对位置编码则专注于捕捉不同 Token 之间的相对距离。本文详细介绍了各种位置编码的变体，包括训练式、三角函数式、递归式、相乘式的绝对位置编码，以及经典的相对位置编码、XLNet 式和 T5 式相对位置编码，帮助读者理解不同位置编码的设计思路及其在 Transformer 中的应用。

本文介绍了一种新颖的低秩适配方法，即Mixture-of-Subspaces in Low-Rank Adaptation (MoSLoRA)。此方法结合了传统的低秩适配 (LoRA) 和混合专家 (Mixture-of-Experts, MoE) 的优势，通过引入一个可学习的Mixer矩阵来融合多个子空间，从而在不显著增加计算开销的情况下提升了模型的表现。

本文提出了一种名为LLMGR的新框架，旨在将大语言模型（LLM）与图神经网络（GNN）结合，用于解决会话推荐任务（SBR）中的数据稀疏问题。传统的SBR方法依赖于用户交互数据，而忽略了文本信息的丰富性，限制了对用户行为的理解。LLMGR通过设计多任务提示（Prompts），并利用混合编码层，将文本信息与图结构数据相结合，增强了推荐系统对用户行为模式的捕捉能力。框架采用两阶段的提示调优策略，首先构建节点与文本信息的联系，然后捕捉会话中的行为模式。实验结果表明，LLMGR在多个真实数据集上显著优于现有的SOTA方法，尤其在冷启动场景下展现出强大的推荐性能。

本文提出了一种创新的方法，通过引入神经图（Neural Graphs）的概念，将神经网络的参数（如权重和偏置）表示为图结构。这种图结构不仅能够表示神经网络的计算过程，还能够捕捉神经网络架构之间的差异。通过这种表示，模型能够自然地保持对称性，即使在面对多种不同的神经网络架构时，也能保证等变性（equivariance）。

随着生成式AI的快速发展，AI绘画领域的技术也迅速更新换代。大模型（例如Stable Diffusion、DALL-E等）具备生成丰富多样风格的图像的潜力，但这些模型的泛化能力不一定能满足特定需求，因此，针对特定风格或内容进行微调便显得尤为重要。本文将详细介绍几种在AI绘画领域应用的大模型微调技术：Textual Inversion、DreamBooth、LoRA、ControlNet，并提供相应的案例与标注技巧。目标是帮助初学者深入理解这些技术的原理与应用，逐步成为能够运用这些方法的AI绘画专家。