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在深度学习的海洋中，总有一些创新如同浪潮般汹涌而来，Adversarial AutoMixup便是其中一朵引人注目的浪花。它不仅仅是一个简单的数据增强方法，更是通过对抗性训练的巧妙设计，彻底改变了我们对图像分类的理解。这一切的背后，是一群来自重庆科技大学、巴黎综合理工学院以及重庆邮电大学的研究者们的智慧结晶。 数据增强的演变 数据增强（Data Augmentation）在深度学习中扮演着至关重要的角色，尤其是在图像分类任务中。传统的手工混合方法，如CutMix和ResizeMix，通过简单的拼接或区域替换来生成新的训练样本，虽然有效，但往往忽略了样本的上下文信息，导致标签不匹配的现象。随着技术的发展，自动化的数据增强方法逐渐崭露头角，它们通过神经网络自动生成混合样本，试图克服这些局限。 然而，现有的自动混合方法如AutoMix仍然存在一个问题：它们在优化两个子任务时，往往导致生成的样本缺乏多样性，进而可能导致模型过拟合。这就是Adversarial AutoMixup（简称AdAutoMixup）应运而生的原因。 AdAutoMixup的核心理念 AdAutoMixup的核心在于其对抗性训练的策略。该方法通过交替优化分类器和混合样本生成器，旨在生成具有挑战性的样本，以提高分类器的鲁棒性。具体而言，AdAutoMixup包含两个模块：混合样本生成器和目标分类器。 混合样本生成器的任务是生成具有挑战性的混合示例，以考验目标分类器的能力。而目标分类器则需要从这些困难的混合样本中学习到更为稳健的特征。为了避免图像固有含义的崩溃，AdAutoMixup还引入了指数移动平均（EMA）教师模型和余弦相似性来进行端到端的训练。这种方法的独特之处在于，它不仅生成了新的样本，还通过对抗性训练强化了模型的学习能力。 实验验证 在七个图像基准数据集上的广泛实验中，AdAutoMixup的表现超越了现有的最先进技术。例如，在CIFAR-100数据集上，使用ResNet18模型经过AdAutoMixup训练后，其分类准确率比第二名提高了0.28%。类似地，在Tiny-ImageNet和ImageNet-1K等数据集上，AdAutoMixup也展现了卓越的性能。 精确度的提升 通过实验数据可以清晰地看到，AdAutoMixup在多个数据集上均有显著的提升。例如，ResNet18在Tiny-ImageNet上的准确率提升了1.86%，而ResNeXt50在同一数据集上的提升则达到了2.17%。这种性能的提升不仅归功于对抗性样本的生成，还得益于模型在训练过程中对样本多样性的有效捕捉。 鲁棒性与稳定性 AdAutoMixup在鲁棒性测试中表现也相当优异。在面对不同类型的图像污染时，该方法能够保持较高的分类准确率，明显优于其他混合方法。此外，通过校准测试，AdAutoMixup的预期校准误差（ECE）达到了最低值，表明其在分类任务中能够有效减轻模型的过度自信现象。 总结与展望 Adversarial AutoMixup的提出为深度学习领域的数据增强方法带来了新的思路。它通过对抗性训练，生成高质量的混合样本，不仅提升了分类器的性能，更为未来的研究提供了广阔的空间。随着对抗性训练的不断发展，我们可以期待在更复杂的场景下，AdAutoMixup将展现出更强大的能力。 参考文献

各位看官，近年来，大型语言模型（LLM）如雨后春笋般涌现，令人眼花缭乱。而 LoRA（低秩适应）作为一种高效的 LLM 微调方法，更是备受瞩目。试想一下，如果能将多个 LoRA 模型部署到同一个 GPU 集群中，那该是多么美妙的事情啊！今天，就让我们走近 Punica，一窥它如何巧妙地实现多租户 LoRA 模型服务。 一、 LoRA 模型服务：机遇与挑战并存 俗话说，”好马配好鞍”，强大的 LoRA 模型也需要高效的部署方案才能发挥其最大威力。然而，传统的 LLM 服务系统却难以满足多租户 LoRA 模型服务的特殊需求。 想象一下，如果将每个 LoRA 模型都视为独立的模型进行部署，就如同在一个本就拥挤的舞台上，硬生生地塞进更多演员，结果必然是资源紧张，性能低下。 那么，如何才能打造一个高效的多租户 LoRA 模型服务系统呢？ Punica 的设计者们总结了三条宝贵的设计准则： (G1) “寸土寸金”： GPU 资源宝贵，必须充分利用，将多租户 LoRA 工作负载整合到尽可能少的 GPU 上。 (G2) “众人拾柴火焰高”： 批处理是提高性能和 GPU 利用率的有效手段，但如何对不同 LoRA 模型进行批处理，却是一个难题。 (G3) “擒贼先擒王”： 解码阶段是模型服务的性能瓶颈，因此优化重点应放在解码阶段。 二、 Punica：多租户 LoRA 模型服务的”妙计” Punica 就像一个技艺高超的”魔术师”，它巧妙地将多个 LoRA 模型”变”到同一个 … Read more

—— 新基准测试揭示人工智能视觉推理的优势与短板 近年来，大型语言模型（LLMs）在理解文本信息、进行因果推理方面展现出了惊人的能力。然而，当面对纯粹的视觉线索时，这些擅长文字游戏的模型还能否像福尔摩斯一样洞察秋毫，推断出图像背后的因果关系呢？为了解答这个疑问，我们开发了一个名为MuCR的多模态因果推理基准测试，旨在挑战视觉大型语言模型（VLLMs）仅凭视觉线索推断因果关系的能力。 想象一下，如果机器能够通过观察一系列图像，就能像经验丰富的侦探一样，识别出微妙的视觉线索，并推理出事件发生的来龙去脉，那将是多么令人兴奋！然而，现实中的VLLMs真的准备好了吗？ MuCR：一场精心设计的视觉推理挑战赛 MuCR基准测试的独特之处在于，它提供成对的图像，并要求VLLMs分析这些图像之间的因果关系。为了使挑战更具趣味性和真实性，我们采用了一种新颖的“提示驱动图像合成”方法。简单来说，我们首先使用LLMs生成描述因果关系的文本描述，例如“他吃了太多冰淇淋”和“他肚子疼”。然后，我们使用先进的图像生成模型，如DALL-E和Stable Diffusion，将这些文本描述转化为栩栩如生的图像。 为了确保MuCR数据集的丰富性和多样性，我们涵盖了各种类别，包括人物、动物、植物、卡通角色以及它们的混合场景。此外，我们还采用了不同的图像风格，例如写实的摄影风格和夸张的漫画风格。 三重考验：全方位评估VLLMs的推理能力 为了全面评估VLLMs的因果推理能力，我们设计了三个层次的指标： 结果揭晓：喜忧参半，任重道远 我们选择了当前最先进的开源和内部VLLMs，并进行了大量的实验。结果表明，开源模型在MuCR上的表现普遍不佳，甚至与随机猜测的结果相当。这主要是因为开源模型的视觉理解能力还比较薄弱，难以准确地识别图像中的关键信息。 相比之下，内部模型的表现要好得多，但仍然无法达到人类的水平。例如，在短语级别测试中，即使是表现最好的GPT-4o模型，其准确率也只有57.25%，而人类的准确率高达90.50%。这表明，当前的VLLMs在多模态因果推理方面还有很大的提升空间。 剖析不足：视觉与逻辑的博弈 那么，究竟是什么原因导致VLLMs在MuCR上表现不佳呢？ 展望未来：通往更强大的视觉推理之路 MuCR基准测试的提出，为多模态因果推理的研究提供了一个宝贵的平台。为了进一步提升VLLMs的性能，未来的研究可以关注以下方向： 总而言之，MuCR基准测试揭示了当前VLLMs在多模态因果推理方面的优势和不足，并为未来的研究指明了方向。相信随着技术的不断进步，VLLMs将最终具备像人类一样强大的视觉推理能力，并在各个领域发挥更大的作用。 参考文献

“ChatGPT太卷了，我也想做聊天机器人！” 别担心，Poe平台让你轻松成为“机器人大亨”！ Poe是什么？简单来说，它是一个聊天机器人平台，提供了各种各样的机器人供用户使用。更重要的是，Poe还提供了一套工具，让你可以创建并部署自己的聊天机器人，无需从头开始构建复杂的架构。 第一步：复读机入门 俗话说，万事开头难。Poe平台深谙此道，特意准备了“复读机”入门教程。别小看复读机，它可是检验你是否成功搭建开发环境的关键！ Poe平台推荐使用fastapi_poe和modal进行部署。按照教程，运行modal deploy echobot.py，一个活灵活现的复读机就诞生了！ 第二步：进阶玩法，PromptBot 掌握了基础，接下来就该学习进阶玩法了！PromptBot是一个基于Prompt的聊天机器人，它利用Poe平台承担推理成本，让你无需担心高昂的费用。 Poe平台提供了一个使用Claude-3-Haiku模型的例子，这个机器人可以生成优美的俳句。运行modal deploy prompt_bot.py，并根据教程同步机器人设置，你的俳句生成器就上线了！ 第三步：OpenAI API加持，WrapperBot 想要使用自己的模型？没问题！WrapperBot可以让你轻松调用OpenAI API，实现更个性化的功能。 你需要准备自己的OpenAI API密钥，然后运行modal deploy wrapper_bot.py，一个基于OpenAI模型的聊天机器人就诞生了！ 第四步：花式炫技，CatBot和ImageResponseBot Poe平台支持Markdown语法，让你的机器人不仅能说会道，还能“图文并茂”！ CatBot利用Markdown展示可爱的猫咪图片，运行modal deploy catbot.py即可体验。ImageResponseBot则更进一步，可以根据你的指令生成相应的图片，运行modal deploy image_response_bot.py，开启你的“AI画师”之旅！ 第五步：文件交互，VideoBot和PDFCounterBot 想要实现更复杂的功能？Poe平台支持文件上传和下载，让你的机器人如虎添翼！ VideoBot可以向你发送视频文件，运行modal deploy video_bot.py，并根据教程同步机器人设置，你的专属“视频号”就开播了！PDFCounterBot则可以统计PDF文件中的页数，运行modal deploy pdf_counter_bot.py，并同步机器人设置，你的PDF文件助手就位！ 第六步：高级功能，FunctionCallingBot Poe平台还提供了函数调用功能，让你可以轻松实现更复杂的任务。 运行modal deploy function_calling_bot.py，并根据教程同步机器人设置，你的机器人就能调用各种函数了！ 第七步：调试利器，LogBot和HTTPRequestBot 开发过程中难免遇到bug，Poe平台提供了LogBot和HTTPRequestBot帮助你快速定位问题。 LogBot可以记录用户请求信息，运行modal deploy log_bot.py即可使用。HTTPRequestBot则可以访问HTTP请求信息，运行modal deploy http_request_bot.py，轻松排查网络问题！ 第八步：实时PK，TurboVsClaudeBot 想体验不同模型之间的差异？TurboVsClaudeBot让你可以实时比较GPT-3.5-Turbo和Claude模型的输出结果。 运行modal deploy turbo_vs_claude.py，并根据教程同步机器人设置，一场“AI巅峰对决”即将上演！ 结语 Poe平台为广大开发者提供了一个便捷易用的聊天机器人创建平台，从简单的复读机到功能强大的函数调用机器人，Poe都能满足你的需求。 还等什么？快来Poe平台 … Read more

“ChatGPT太卷了，我也想做聊天机器人！” 别担心，Poe平台让你轻松成为“机器人大亨”！ Poe是什么？简单来说，它是一个聊天机器人平台，提供了各种各样的机器人供用户使用。更重要的是，Poe还提供了一套工具，让你可以创建并部署自己的聊天机器人，无需从头开始构建复杂的架构。 第一步：复读机入门 俗话说，万事开头难。Poe平台深谙此道，特意准备了“复读机”入门教程。别小看复读机，它可是检验你是否成功搭建开发环境的关键！ Poe平台推荐使用fastapi_poe和modal进行部署。按照教程，运行modal deploy echobot.py，一个活灵活现的复读机就诞生了！ 第二步：进阶玩法，PromptBot 掌握了基础，接下来就该学习进阶玩法了！PromptBot是一个基于Prompt的聊天机器人，它利用Poe平台承担推理成本，让你无需担心高昂的费用。 Poe平台提供了一个使用Claude-3-Haiku模型的例子，这个机器人可以生成优美的俳句。运行modal deploy prompt_bot.py，并根据教程同步机器人设置，你的俳句生成器就上线了！ 第三步：OpenAI API加持，WrapperBot 想要使用自己的模型？没问题！WrapperBot可以让你轻松调用OpenAI API，实现更个性化的功能。 你需要准备自己的OpenAI API密钥，然后运行modal deploy wrapper_bot.py，一个基于OpenAI模型的聊天机器人就诞生了！ 第四步：花式炫技，CatBot和ImageResponseBot Poe平台支持Markdown语法，让你的机器人不仅能说会道，还能“图文并茂”！ CatBot利用Markdown展示可爱的猫咪图片，运行modal deploy catbot.py即可体验。ImageResponseBot则更进一步，可以根据你的指令生成相应的图片，运行modal deploy image_response_bot.py，开启你的“AI画师”之旅！ 第五步：文件交互，VideoBot和PDFCounterBot 想要实现更复杂的功能？Poe平台支持文件上传和下载，让你的机器人如虎添翼！ VideoBot可以向你发送视频文件，运行modal deploy video_bot.py，并根据教程同步机器人设置，你的专属“视频号”就开播了！PDFCounterBot则可以统计PDF文件中的页数，运行modal deploy pdf_counter_bot.py，并同步机器人设置，你的PDF文件助手就位！ 第六步：高级功能，FunctionCallingBot Poe平台还提供了函数调用功能，让你可以轻松实现更复杂的任务。 运行modal deploy function_calling_bot.py，并根据教程同步机器人设置，你的机器人就能调用各种函数了！ 第七步：调试利器，LogBot和HTTPRequestBot 开发过程中难免遇到bug，Poe平台提供了LogBot和HTTPRequestBot帮助你快速定位问题。 LogBot可以记录用户请求信息，运行modal deploy log_bot.py即可使用。HTTPRequestBot则可以访问HTTP请求信息，运行modal deploy http_request_bot.py，轻松排查网络问题！ 第八步：实时PK，TurboVsClaudeBot 想体验不同模型之间的差异？TurboVsClaudeBot让你可以实时比较GPT-3.5-Turbo和Claude模型的输出结果。 运行modal deploy turbo_vs_claude.py，并根据教程同步机器人设置，一场“AI巅峰对决”即将上演！ 结语 Poe平台为广大开发者提供了一个便捷易用的聊天机器人创建平台，从简单的复读机到功能强大的函数调用机器人，Poe都能满足你的需求。 还等什么？快来Poe平台 … Read more

想象一下，你是一位经验丰富的侦探，正试图破解一桩复杂的案件。你面对着堆积如山的线索：目击证词、法医报告、嫌疑人背景等等。你该如何着手？你会依靠直觉，还是逐一分析每个细节？ 现在，假设你有一位能力超群的助手，他可以帮你整理线索、分析数据，甚至预测嫌疑人的下一步行动。这位助手，就是我们今天要探讨的主角——AI智能体。 在流程挖掘领域，我们也面临着类似的挑战。企业每天都在产生海量的事件数据，这些数据就像散落在案发现场的线索，蕴藏着关于业务流程效率和问题的宝贵信息。传统的流程挖掘技术，就像一位经验丰富的侦探，可以帮助我们从这些数据中发现规律、识别瓶颈。然而，面对日益复杂的流程和海量的事件数据，传统的流程挖掘技术也显得力不从心。 近年来，大型语言模型（LLM）的快速发展为流程挖掘带来了新的可能性。LLM就像那位能力超群的助手，可以理解自然语言、生成代码，甚至进行推理和决策。将LLM应用于流程挖掘，可以帮助我们更深入地理解流程、更快地识别问题、更有效地优化流程。 流程挖掘的AI智能体时代 早期的研究尝试直接将流程挖掘任务交给LLM处理，例如将流程挖掘的结果转换为文本，让LLM进行分析和解读。这种方法在处理简单的流程挖掘任务时取得了一定的效果，但对于需要多步骤推理和复杂分析的任务，LLM的表现却不尽如人意。 为了解决这个问题，研究人员提出了基于AI智能体工作流（AgWf）的流程挖掘方法。AgWf将复杂的流程挖掘任务分解成多个简单的子任务，每个子任务由专门的AI智能体负责处理。 举个例子，假设我们要分析一个事件日志，找出其中是否存在不公平现象。传统的流程挖掘方法可能会尝试直接从整个事件日志中寻找不公平的证据，而AgWf则会将这个任务分解成以下几个子任务： 每个子任务都可以由专门的AI智能体负责处理。例如，第一个子任务可以使用自然语言处理技术从事件日志中提取与受保护群体相关的信息；第二个子任务可以使用统计分析技术比较不同群体的行为；第三个子任务可以使用机器学习技术识别造成差异的原因。 AgWf：流程挖掘的“瑞士军刀” AgWf就像一把“瑞士军刀”，可以根据不同的流程挖掘任务灵活地组合不同的AI智能体和工具。 在AgWf中，常见的AI智能体类型包括： 除了AI智能体，AgWf还可以集成各种流程挖掘工具和技术，例如流程发现、一致性检查、预测分析等等。通过将AI智能体和传统工具相结合，AgWf可以充分发挥两者的优势，实现更高效、更智能的流程挖掘。 未来展望：AgWf的挑战与机遇 AgWf为流程挖掘带来了新的可能性，但也面临着一些挑战： 尽管面临着挑战，但AgWf的未来充满希望。随着LLM技术的不断发展和AgWf研究的不断深入，AgWf将为流程挖掘带来一场效率革命，帮助我们更好地理解和优化业务流程，提升企业的效率和竞争力。 参考文献 [1] Abuelsaad, T., et al. (2024). Agent-e: From autonomous web navigation to foundational design principles in agentic systems. arXiv preprint arXiv:2407.13032.[2] Berti, A., et al. (2024). Pm-llm-benchmark: Evaluating large language models on process mining tasks.[3] Berti, A., et … Read more

在深度学习的世界中，时间序列预测是一项极具挑战性的任务，尤其是当我们面对长序列数据时。传统的模型在处理长序列时往往显得力不从心，尤其是在速度和内存使用方面。为了应对这一挑战，研究人员们提出了各种创新的解决方案。其中，Informer模型作为一种基于Transformer的架构，脱颖而出，成为了长序列时间序列预测领域的一颗新星。 Transformer的局限性 首先，让我们审视一下传统Transformer在时间序列预测中存在的几个主要问题。Transformer模型中的自注意力机制在处理输入序列时，其时间和空间复杂度为$O(L^2)$，其中$L$为序列的长度。这意味着，序列越长，计算的复杂度就越高。此外，多个编码器和解码器堆叠时，内存占用也急剧增加，导致模型无法有效处理长序列。而在预测长时间序列时，Transformer的逐步推理过程就像RNN一样缓慢，并且在动态解码中还可能出现错误传递的问题。 因此，如何在保留Transformer优势的同时，克服这些局限性，成为了Informer模型设计的核心问题。 Informer的创新设计 Informer的设计灵感源于对Transformer模型的深刻理解与改进，其主要贡献可以归结为以下三点：ProbSparse自注意力机制、自注意力蒸馏和生成式解码器。 1. ProbSparse自注意力机制 在传统的自注意力机制中，每个Query都需要与所有的Key进行计算，这导致了计算量的急剧增加。为了解决这一问题，Informer引入了ProbSparse自注意力机制。该机制通过概率的角度来选择最重要的Query，从而降低计算复杂度。 具体而言，Informer首先在Key中随机采样一定数量的元素，然后计算Query与这些Key的点积，形成得分矩阵。接下来，选择得分最高的Query进行后续计算。通过这种方式，Informer显著降低了计算复杂度，达到$O(L \log L)$，实现了高效的计算。 2. 自注意力蒸馏 为了进一步提高模型的效率，Informer采用了自注意力蒸馏技术。该技术通过在相邻的注意力块之间加入卷积池化操作，将输入序列的长度缩小为原来的二分之一。这一过程不仅降低了计算量，还能有效保留序列的主要特征。 3. 生成式解码器 传统的解码器通常是逐步生成输出，而Informer则采用了生成式解码器的设计。通过提供一个起始标记，Informer能够一次性生成所有预测结果。这种设计大幅度提高了预测的速度和准确性，避免了逐步推理带来的延迟。 应用场景与实验结果 Informer的设计使其在多个实际应用中表现出色，包括股票预测、机器人动作预测和疫情数据预测等。通过在多个公开数据集上进行实验，Informer展现出了超越传统模型的预测能力和效率。实验结果表明，Informer在长序列预测中显著提高了预测的准确性，并且在速度上也表现优异。 源码解析与实施 对于想要深入了解Informer模型的研究人员，阅读其源码是不可或缺的一步。Informer的实现代码可以在GitHub上找到，项目结构清晰，主要包括数据加载、模型训练及评估等模块。通过对代码的逐行分析，研究人员可以更好地理解Informer的工作原理，并在自己的项目中进行实施和改进。 环境搭建 在进行源码实验之前，需要搭建合适的开发环境。使用Anaconda和PyTorch进行环境配置，可以确保模型的顺利运行。通过安装必要的依赖和库，用户可以很快启动Informer的实验。 数据输入与处理 Informer支持多种类型的数据输入，包括CSV文件格式。用户可以根据自己的需求修改数据处理部分，以适配不同的数据集。通过合理的预处理，确保数据的标准化和特征提取，能够大幅提升模型的性能。 模型训练与评估 在模型训练阶段，用户需要设置合适的超参数，如批量大小、学习率和训练轮数等。通过监控训练过程中的损失函数变化，研究人员可以判断模型的学习效果，并进行必要的调整。 总结 Informer模型的提出，不仅仅是Transformer在长序列预测中的一次简单改进，而是对时间序列预测问题的深刻反思与创新。通过引入ProbSparse自注意力机制、自注意力蒸馏和生成式解码器，Informer在处理长序列任务时展现出了前所未有的速度和准确性。这使得它在多个领域中具备了广泛的应用前景。 未来，随着对长序列时间序列预测需求的不断增加，Informer模型有望带来更多的研究与应用突破，成为这一领域的重要工具。 参考文献

在人工智能飞速发展的今天,大语言模型(LLM)已经成为各大科技公司竞相追逐的焦点。然而,即便是最先进的LLM,在回答问题时仍然存在”幻觉”问题 – 即生成缺乏事实依据或与事实不符的答案。为了解决这个棘手的问题,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)技术应运而生,并迅速成为学术界和产业界关注的热点。 近日,社交媒体巨头Meta宣布推出”Meta全面RAG基准测试:KDD Cup 2024″挑战赛,旨在为RAG系统提供一个全面而严格的评估平台。这项备受瞩目的比赛不仅吸引了全球AI研究人员和工程师的目光,更被视为推动RAG技术创新和进步的重要里程碑。让我们一起深入了解这场AI界的”世界杯”赛事。 RAG技术:为LLM插上”知识之翼” 在介绍比赛详情之前,我们有必要先了解一下RAG技术的核心原理。顾名思义,RAG是一种将信息检索与文本生成相结合的方法。当用户提出问题时,RAG系统首先会从外部资源(如网页、知识图谱等)中检索相关信息,然后利用这些信息作为上下文,指导LLM生成更加准确、可靠的答案。 这种方法就像是为LLM插上了一对”知识之翼”,使其能够获取最新、最相关的信息,从而大大降低”幻觉”的风险。比如,当我们询问”谁是现任美国总统?”时,传统LLM可能会根据训练数据给出过时或错误的答案。而RAG系统则会先检索最新的新闻报道或官方网站,确保回答的准确性和时效性。 CRAG:全面评估RAG系统的新基准 Meta此次推出的挑战赛围绕着一个全新的基准测试 – 全面RAG基准(Comprehensive RAG Benchmark,简称CRAG)展开。CRAG的设计理念可以用四个关键词概括:真实性、丰富性、可靠性和可访问性。 挑战赛任务:层层递进的三大挑战 CRAG挑战赛共设置了三个任务,难度逐步提升,旨在全方位评估参赛者开发的RAG系统。 这三个任务的设计体现了Meta对RAG技术发展的深刻洞察。从单一数据源到多源异构数据,从小规模信息到大规模噪声环境,参赛者需要不断优化和改进他们的解决方案,以应对日益复杂的挑战。这种层层递进的任务设置,不仅能全面评估RAG系统的各项能力,还能激发参赛者在实际应用场景中的创新思考。 评估标准:严格而全面 为了确保评估的公平性和有效性,CRAG采用了一套严格而全面的评分机制。答案质量被分为四个等级: 最终得分采用宏观平均法,根据问题类型和实体热度进行加权(具体权重未公开)。这种评分方式不仅考虑了答案的准确性,还重视系统在处理不同类型和难度问题时的表现,从而更全面地反映RAG系统的整体性能。 值得注意的是,CRAG采用了自动评估(auto-eval)和人工评估(human-eval)相结合的方式。自动评估用于初步筛选出前十名队伍,而人工评估则决定各任务的前三名。这种双重评估机制既保证了效率,又确保了最终结果的准确性和公正性。 参赛规则:鼓励创新,确保公平 为了鼓励参赛者充分发挥创意,同时确保比赛的公平性,CRAG制定了一系列细致的参赛规则: 这些规则不仅为参赛者提供了明确的指导,也体现了组织者对公平竞争和技术创新的重视。通过这些规定,CRAG挑战赛为所有参赛者创造了一个公平、开放yet受控的竞争环境,有利于激发真正有价值的技术突破。 奖项设置:丰厚奖金激励创新 为了激励参赛者全力以赴,CRAG挑战赛设置了总额高达31,500美元的奖金池。每个任务的奖金分配如下: 这种奖金设置不仅奖励了整体表现最优秀的团队,还特别鼓励了在处理特定类型复杂问题上有突出表现的参赛者。这样的奖励机制有助于推动RAG技术在不同应用场景中的全面进步。 比赛时间线:紧凑而充实 CRAG挑战赛分为两个阶段进行,时间安排紧凑而充实: 这样的时间安排既给了参赛者充分的开发和优化时间,又保持了比赛的紧张感和吸引力。特别是第二阶段的设置,为表现优异的团队提供了更多展示和提升的机会。 结语:RAG技术的里程碑式挑战 Meta推出的CRAG挑战赛无疑是RAG技术发展史上的一个重要里程碑。它不仅为研究人员和工程师提供了一个全面评估RAG系统的标准平台,更重要的是,它勾勒出了RAG技术未来发展的方向。 通过精心设计的任务和评估标准,CRAG挑战赛强调了RAG系统在处理复杂、多样化信息源时的关键能力。它鼓励参赛者开发能够准确理解问题、高效检索信息、智能整合知识并生成可靠答案的系统。这些能力正是未来AI助手和知识系统所必需的。 此外,CRAG的开放性和公平性也为整个AI社区树立了榜样。通过提供统一的基础模型和评估环境,它确保了竞争的公平性,同时也为不同方法和思路的比较提供了可靠的基础。这种开放、公平的竞争机制,必将激发更多创新思想和突破性技术的涌现。 随着CRAG挑战赛的进行,我们有理由期待看到一批优秀的RAG解决方案脱颖而出。这些方案不仅将推动RAG技术的进步,更有望为解决LLM”幻觉”问题提供新的思路和方法。在不远的将来,基于这些技术的AI系统将能够更加准确、可靠地回答我们的问题,为人类知识的获取和应用开辟新的篇章。 CRAG挑战赛的意义,远不止于一场技术竞赛。它代表了AI领域对更可靠、更透明、更有用的智能系统的追求。通过这样的高水平竞赛,我们正在见证和参与塑造AI技术的未来。让我们共同期待CRAG挑战赛带来的精彩成果,以及它对RAG技术和整个AI领域产生的深远影响。 参考文献: [1] Vu, T. et al. (2023). FreshLLMs: Refreshing Large Language Models with search engine augmentation. arXiv … Read more

破晓之际，挑战来临 在科技日新月异的今天，人工智能（AI）正以不可阻挡之势改变着人们的生活方式。然而，尽管大型语言模型（LLMs）如GPT-4取得了显著的进步，它们在提供准确、可靠的信息方面仍然面临诸多挑战。为了解决这一问题，Meta公司发起了2024 KDD杯元综合RAG基准挑战（Comprehensive RAG Benchmark Challenge），旨在推动检索增强生成（RAG）技术的发展。 RAG技术的核心在于，它通过检索外部信息源来增强模型的回答能力，从而有效减少信息的失真和虚假内容的生成。这一挑战不仅为参与者提供了一个展示其技术能力的平台，还为推动AI研究与开发提供了广阔的舞台。 何为RAG？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种利用外部信息源来增强生成能力的技术。具体来说，当一个问题被提出时，RAG系统会从大量的外部资源中检索相关的信息，然后生成一个基于这些信息的答案。这样的机制旨在提高回答的准确性，避免模型在缺乏知识时生成错误的信息。 然而，尽管RAG技术展现出巨大的潜力，许多挑战依然存在。例如，如何在大量信息中选择最相关的内容、如何减少回答问题的延迟、以及如何综合信息以解答复杂问题等，都是当前研究的热点。因此，Meta推出这一挑战，旨在为RAG系统的评估提供一个明确的基准和评价标准，促进创新和解决方案的进步。 挑战的结构与任务 2024 KDD杯元综合RAG基准挑战分为两个阶段。第一阶段对所有注册团队开放，旨在通过多次提交来提高模型的表现。第二阶段则是对前期表现优秀的团队进行更为严格的评估。 该挑战设定了三个主要任务，参与者需要在这些任务中展现其技术能力： 通过这三个任务，挑战希望引导参与者开发出更为复杂且有效的端到端RAG系统，以应对现实世界中的信息检索与整合问题。 评价标准 RAG系统的评价将根据回答质量进行评分。回答被分为四类：完美、可接受、缺失和错误： 评分将采用宏观平均法，基于问题的类型和实体的受欢迎程度进行加权。 参与者的机遇与奖励 此次挑战的奖金池达到31,500美元，所有三个任务均设有奖励。具体而言，前三名的团队将分别获得4,000美元、2,000美元和1,000美元的现金奖励。此外，每种复杂问题类型的第一名还将获得500美元的奖金。 通过参与这一挑战，团队不仅可以展示其技术能力，还有机会获得丰厚的奖励和宝贵的经验，为未来的AI研究与开发铺平道路。 未来展望 随着RAG技术的不断发展，未来的AI系统将能够更好地理解和处理信息，为用户提供准确、可靠的答案。Meta的这一挑战不仅为技术创新提供了契机，也为参与者提供了一个宝贵的平台。通过共同的努力，AI的未来将更加光明。 参考文献

米小饭是一名大学生,对人工智能充满好奇。这天,她遇到了一个让她困惑的问题:为什么有些AI系统看起来非常聪明,但却在处理某些简单任务时表现得很笨拙?带着这个疑问,她找到了她的邻居——一位AI研究者步子哥。 “步子哥,我最近在学习人工智能,但有个问题一直困扰着我。”米小饭一边说着,一边从包里掏出笔记本。”我发现有些AI系统在复杂任务上表现得很出色,但在一些看似简单的问题上却犯糊涂。这是为什么呢?” 步子哥听后,微笑着点了点头:”啊,小饭,你提出了一个非常有趣的问题。这其实涉及到了AI系统,特别是大型语言模型的一个核心挑战:如何有效地’提示’这些模型,使其发挥最大潜力。” 米小饭眨了眨眼睛:”‘提示’?这听起来像是在给AI出题目?” “可以这么理解。”步子哥解释道,”就像你在准备一场重要演讲时,会回忆过去的经验,选择最相关的内容,并以最有说服力的顺序排列。AI系统也需要类似的’提示’来引导它们思考和回答问题。” 米小饭若有所思:”哦,原来如此。那么,有什么方法可以改善这个’提示’过程吗?” 步子哥的眼睛亮了起来:”实际上,最近有一项非常有趣的研究正好解决了这个问题。来自澳大利亚迪肯大学和ServiceNow研究院的团队提出了一种叫做POEM的新方法,它借鉴了人类大脑的认知机制。” “POEM?这个名字听起来很有诗意啊。”米小饭笑道。 “确实很有诗意。”步子哥也笑了,”POEM是’PrOmpting with Episodic Memory’的缩写,意思是’用情景记忆进行提示’。这个方法的灵感来自于人类大脑中的海马体区域,它负责快速、无模型、基于实例的学习。” 米小饭眼睛一亮:”哇,这听起来很厉害!那它具体是怎么工作的呢?” 步子哥站起身来,走到白板前:”让我们来想象一下POEM是如何工作的。首先,它会建立一个’情景记忆库’。在训练阶段,系统会记录下不同输入数据、示例排列顺序以及相应的’奖励’——也就是模型的表现。” 他在白板上画了一个大脑的简图,然后在旁边画了一个类似的结构:”这就像是AI在不断积累’经验’。当面对新的查询时,POEM会从这个记忆库中检索最相似的’经验’,并选择那些曾经产生最高奖励的示例排序。” 米小饭若有所思:”这听起来很像人类在面对新问题时,会下意识地回忆类似情况下的成功经验。” “没错!”步子哥赞许地点头,”你理解得很准确。这正是POEM方法的精妙之处。它模仿了人类大脑的工作方式,使AI系统能够更智能地利用先前的’经验’来优化当前任务的表现。” 米小饭突然想到了什么:”等等,这是不是意味着POEM不需要像其他AI方法那样进行复杂的计算?” 步子哥微笑着说:”你观察得很敏锐。确实,POEM不需要复杂的强化学习算法,却比传统的启发式方法更可靠。它既高效又简单,而且展现了惊人的泛化能力。” “泛化能力?”米小饭有些疑惑。 “对,泛化能力就是AI系统能够将学到的知识应用到新的、未见过的情况中的能力。”步子哥解释道,”这一点非常重要,因为在现实世界中,我们经常会遇到各种各样的新情况。” 米小饭点点头:”我明白了。那POEM还有其他的技术创新吗?” 步子哥的眼睛亮了起来:”当然有!POEM的另一个亮点在于其巧妙的编码方式。研究团队开发了一种特殊的表示方法,既能捕捉文本输入的语义,又能高效编码示例的排序。” 他在白板上画了一些复杂的数学符号:”具体来说,他们使用预训练语言模型的最后一层隐藏状态来编码输入文本,确保在测试阶段能够进行高质量的相似度检索。对于示例排序的编码,他们采用了一种基于相似度排名的创新方法。” 米小饭看着那些符号,有些头晕:”这看起来很复杂啊…” 步子哥笑了笑:”别担心,我来解释一下。传统方法直接编码排列顺序会导致搜索空间过大,计算效率很低。但POEM的方法巧妙地将搜索空间大大缩小,提高了效率。” 米小饭若有所思:”我懂了,这就像是在众多可能性中找到一条捷径,对吧?” “没错!”步子哥赞许地说,”而且这种编码方式不仅降低了计算复杂度,还提高了模型的泛化能力。因为它关注的是示例排名的排列,而非具体内容,使得模型能够更好地适应不同的任务和数据集。” 米小饭突然想到了什么:”那这个方法在实际应用中效果如何呢?” 步子哥笑着说:”我正要说到这个。研究团队在多个文本分类数据集上进行了广泛的实验。结果非常令人振奋——POEM在七个数据集中的六个上都优于最近的技术,如TEMPERA。更令人瞩目的是,POEM平均比RLPrompt方法提高了13.4%的性能。” 米小饭惊讶地说:”哇,这提升幅度真大!” 步子哥点头道:”确实如此。而且在需要更大规模语言模型的常识推理和问答任务中,POEM同样表现出色。在测试的四种大型语言模型中,POEM始终优于传统的启发式基线方法。” 米小饭若有所思:”这听起来POEM不仅在特定任务上表现出色,还有很好的通用性?” “你说得对,”步子哥赞许地说,”这正是POEM方法的一大优势。它展现了良好的跨任务适应能力,这在实际应用中非常重要。” 米小饭突然想到了什么:”步子哥,你觉得POEM这种方法会对AI的未来发展产生什么影响吗?” 步子哥沉思了一会儿,然后说:”POEM的成功不仅是技术上的突破,更为AI与认知科学的深度融合指明了方向。这种借鉴人类认知机制的方法,很可能成为未来AI发展的一个重要趋势。” 他继续解释道:”研究表明,理解和模拟人类认知过程可以为AI系统带来显著的性能提升。未来,我们可能会看到更多探索认知科学与AI结合的研究,开发出更智能、更接近人类思维的AI系统。” 米小饭兴奋地说:”这听起来太棒了!感觉我们正在见证AI向着更高智能形态演进的重要一步。” 步子哥微笑着点头:”没错,在不久的将来,AI系统可能会以更接近人类的方式学习、记忆和推理,为各行各业带来前所未有的变革。” 米小饭若有所思地说:”这让我想到了我们刚开始讨论的问题。也许通过这种方法,AI系统就能更好地处理那些看似简单但实际上需要丰富上下文理解的任务了?” 步子哥赞许地看着米小饭:”非常好的观察!你说得对,POEM这样的方法确实有潜力帮助AI系统更好地理解和处理复杂的上下文信息。这可能会大大改善AI在那些看似简单但实际上需要深入理解的任务中的表现。” 米小饭突然想到了什么:”那么,如果我们想要进一步了解这项研究,有什么推荐的资料吗?” 步子哥笑着说:”当然,我可以给你推荐几篇相关的论文。首先是POEM方法的原始论文,作者是Do等人,题目是’Large Language Model Prompting With Episodic Memory’。此外,你还可以看看Brown等人的’Language Models are Few-Shot Learners’和Liu等人的’Pre-train, Prompt, and … Read more