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带上下文的关键词索引下载_《关键词》歌词(2024年11月最新版)

内容来源：天哥SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-11-26

带上下文的关键词索引

AI搜索引擎的核心技术与实现步骤与传统搜索引擎相比，AI搜索引擎在多个方面进行了改进，包括理解用户问题的能力、总结搜索结果的能力、保留搜索结果索引的能力，以及扩展用户问题的能力。以下是AI搜索引擎的实现步骤和关键技术： 𐟔 用户输入查询 𐟌 抓取网页文本 AI搜索引擎首先抓取与用户输入关键词相关的搜索页面，并解析网页文本。 𐟒ᠦž„建提示词基于解析的文本，AI搜索引擎构建提示词，并将这些提示词递交给大语言模型。 𐟎‰ 返回搜索结果大语言模型生成的结果返回给用户，作为搜索结果。 𐟑袀𐟒𛠥…𓩔€术 Dense Passage Retrieval (DPR) DPR将问题和文档都编码为单一的向量，或者对文档进行多向量编码，而将问题表示为单一向量。简洁的存储和检索能力使其备受推崇，但在某些场景下检索效果可能稍差。相比之下，multi-vectors虽需更大的存储空间，但其在检索准确性上通常更为出色。跨语言信息检索技术 (CLIR) CLIR包括查询翻译、检索与排序、文档翻译（如果需要的话）、信息整合、反馈与优化、深度学习与表征学习等多个方面。 𐟤– 用户体验优化意图识别信息完备性检测问题生成用户反馈接收动态调整与学习上下文感知信息智能提取通过这些技术和步骤，AI搜索引擎能够更准确地理解用户需求，并提供更全面的搜索结果。

𐟓– 第六章至第八章精选内容 𐟓– 𐟓– 第六章补充内容 𐟓– 相对熵/交叉熵（Kullback-Leibler Divergence）相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应，熵越大，函数越分散。如果相对熵等于0，说明两个函数完全相同。应用场景相对熵可以用于衡量两个常用词（在语法和语义上）在不同文本中的概率分布，查看它们是否同义。词频率_逆向文档频率（TF-IDF） TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型，应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差（即词在不同语境下意思不同的二义性），需要采用相对熵。语言模型复杂度贾里尼克从条件熵和相对熵出发，提出了语言模型复杂度（perplexity）来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上，句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小，每个位置的词就越确定，模型越好。 𐟓– 第七章补充内容 𐟓– BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法，用于最大化纠错编码的后验概率，主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要，包括Turbo码和低密度部分检错编码。布尔代数和搜索引擎搜索引擎可以类比之前的图书索引，每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡，而信息时代我们采用SQL语句进行查询。搜索引擎的原理搜索引擎的原理是下载足够多的网页，建立索引，对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎，我们输入关键词，由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式，通过逻辑运算的结果来进行核对。思考我们平常在使用计算机时，为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西，访问对应的页面，提交一些信息就可以解决一些问题，游戏中的操作等等……我们作为用户，在操作的时候易于上手，觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现，以我现在的程度的理解，觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问，一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤，结合强大的算力缩短时间，最后呈现在我们的面前，即快速且便捷。 𐟓– 第八章补充内容 𐟓– 信息论基础《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍，涵盖了信息论的基础知识。总结第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。

GPT-4.5 Turbo，要来了？最近，人工智能领域的风云人物们都在忙着准备一个惊天大消息。据传言，OpenAI的GPT-4.5 Turbo可能会在六月份正式亮相。这个消息可不是空穴来风，而是有实实在在的证据支持的。首先，Bing和DuckDuckGo这些搜索引擎在GPT-4.5 Turbo正式发布之前就提前索引了相关信息。虽然点击这些搜索结果会跳转到404错误页面，但搜索引擎中的预览文本还是透露了不少令人兴奋的消息。GPT-4.5 Turbo被描述为OpenAI迄今为止开发的速度最快、最准确、扩展性最强的模型。具体这些描述背后代表的含义，我们还需进一步探索。据预测，这款新模型很可能在本周四正式亮相，恰逢GPT-4发布一周年纪念。OpenAI的CEO Sam Altman也预计将出现在Lex Fridman播客中，继GPT-4发布后他们有过一次深入交流。 GPT-4.5 Turbo：更大的处理范围 𐟌 GPT-4.5 Turbo的一个亮点是它的处理范围。模型能够一次性处理的数据量，也就是“上下文窗口”，从之前的128K提升到了256K，大约相当于200,000个词。这意味着GPT-4.5 Turbo能够处理更长的文本，这在许多应用场景中都非常有用。更重要的不仅仅是数据量 𐟧 然而，更重要的不仅仅是模型能处理的数据量，还在于它如何可靠地分析这些数据。如果GPT-4.5 Turbo能在这方面有所突破，即使其它性能指标与现有模型相似，也将是一大进步。预览信息还提到，GPT-4.5 Turbo将包含直至2024年6月的最新信息，这与OpenAI以往发布新模型后立即提供使用的做法不同，这可能是为了与近期推出的竞争对手模型，如Anthropic的Claude 3竞争，后者在多个领域的表现已经达到或超过了GPT-4。新特性 𐟌Ÿ 自去年12月以来，就有传闻称GPT-4.5 Turbo将很快推出。这些传闻中提到的新特性包括文本和图像处理之外，可能还包括视频或3D功能。不过，这次泄露的信息中并没有提及到这方面的能力。 OpenAI的CEO Altman还预告了一款“值得等待”的新AI模型。在向大众解释GPT-4.5 Turbo的新进展时，我们尽量简化了一些专业术语，并对背后的技术细节进行了简要说明，以便读者更易理解这一创新技术将如何影响未来的人工智能发展。总之，GPT-4.5 Turbo的推出无疑将为人工智能领域带来一场革命性的变革。我们期待着这款新模型的正式亮相，看看它如何在各方面超越现有的AI模型。

如何快速判断社科文献是否值得一读？在撰写论文之前，广泛浏览相关材料是必不可少的。这个过程虽然有时显得漫长和痛苦，但掌握一些简单的技巧可以帮助你快速判断一篇文章是否有用。 𐟓Š 标题+引用量+发表年份首先，通过查看文章的标题、引用量和发表年份，可以大致了解文章的主题。引用量越多，说明文章越可靠。同时，通过发表年份可以确定文章是否符合你所需的背景或上下文。 𐟓š 区分文献类型在检索了一定数量的文献后，可以将它们大致分为理论类（theory）和研究类（research/case study）。理论类文献通常以书籍形式出现，由著名的学者撰写。研究类文献则主要是文章或期刊，通常伴有具体的案例，能够提供一些有用的结论。 𐟓– 浏览文章对于文章，可以通过浏览摘要、引言、结论和小标题来了解文章的框架、研究内容、研究方法和结论。有时，引言部分会更多地介绍背景问题，提及不同的论点和研究方向。因此，查看结论部分是最安全的，因为它们通常会总结全文。 𐟓– 阅读书籍对于书籍，推荐使用《如何阅读一本书》中的检索式阅读方法。首先，浏览目录来确定书籍的大纲，然后查看索引、前言和序言来了解作者写作的目的和背景。这样可以大致确定书籍是否有用，以及哪一部分有用。 𐟓 保存和整理文献最后，保存和整理文献也是一个重要的步骤。在保存材料时，先新建文件夹进行分类，然后用自己的话概括文章的内容和有用点作为标题。这样，在使用时就会一目了然。通过这些简单的步骤，你可以更有效地筛选出对你有用的文献，为论文写作打下坚实的基础。

CATTI备考攻略：词典选择与使用技巧 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 在备考CATTI二三笔的过程中，选择合适的词典并掌握其使用技巧对于提升翻译质量和效率至关重要。以下是关于如何选择词典和使用词典的详细分享： 1️⃣ 选择合适的词典 𐟓– 英译汉词典：建议选择词汇量大、中文解释丰富、词组全面、例句多的词典。例如：《英汉大词典》（第②版）或《新世纪英汉大词典》，这些词典不仅收词量大，还涵盖了政治、经济、文化等多领域的专有名词和背景简释。 𐟓– 汉译英词典：同样注重词典的收词量和例句的丰富性。选择包含大量新词、释义准确、译文精当的词典，如一些大型汉英词典。 2️⃣ 掌握词典的使用技巧 𐟔 快速查找方法：考前熟悉词典的字母表和索引，以便在考试中能够迅速找到所需单词。学会利用词典的页码提示和章节划分，减少翻页次数，提高查找效率。 𐟔 筛选和判断：在查找单词时，注意区分不同释义和词性，选择符合语境的译法。对于多义词，要根据上下文和语境来判断其准确含义。 𐟔 利用附加信息：词典中的例句、搭配和同义词等附加信息对于理解单词的用法和翻译非常有帮助。在翻译时，可以借鉴词典中的例句和搭配，使译文更加地道和流畅。 3️⃣ 合理分配查词时间 𐟕’ 优先处理关键单词：在翻译过程中，遇到影响整体理解的关键词汇时，优先查阅词典。对于非关键单词，可以先根据上下文进行推测，等完成整段翻译后再统一查阅。 𐟕’ 控制查词次数和时间：在考试中，要合理分配查词次数和时间，避免过度依赖词典而影响整体翻译进度。可以设定一个查词次数上限，如每段翻译不超过3次查词，以确保翻译效率。 4️⃣ 保持冷静和专注 𐟧˜‍♀️ 保持冷静心态：在考试中遇到生词或不确定的词汇时，保持冷静和自信，不要因查词而打断整体翻译节奏。 𐟧˜‍♂️ 专注翻译任务：在翻译过程中，要专注于当前段落或句子的翻译任务，不要因查词而分散注意力。 𐟓š CATTI笔译备考资料推荐：《CATTI通用词汇》《24政府报告、白皮书、热词》《CATTI历年真题》《CATTI刷题app》《CATTI模拟考场》

rag大模型 𐟔 RAG大模型简介 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种增强LLM（大语言模型）的方法，通过结合检索和生成两个阶段来提升模型的性能。然而，RAG在实际应用中面临许多挑战，下面我们将详细探讨这些痛点并给出优化方案。 𐟓š 检索阶段痛点及解决方案痛点一：检索质量低解决方案：增强目标域的相关性，通过监督训练信号或模型反馈来微调检索器。采用DPR或ANCE等模型的密集检索器模型，以提高召回率和相关性。痛点二：覆盖范围不足解决方案：集合不同来源的文档来扩展语料库，增加覆盖的可能性。设计模块化架构以添加/更新知识源，而无需完全重新培训。痛点三：情境调节困难解决方案：通过专用的交叉注意力转换器层加强情境化。使用具有自我监督目标的预训练语言模型，用于训练外部文本。痛点四：有效内容划分解决方案：采用更好的数据清洗方法，清理文档无效内容和隐私内容。调整上下文数据分块大小，较小的块通常可以改善检索，但可能会导致生成过程缺乏周围的上下文。痛点五：高质量文本排名解决方案：将元数据添加到块中，使用他们来帮助处理结果，包括日期、标记等。增加多样性和相关性来进行排序器，重新排名是解决相似性和相关性之间差异问题的一种解决方案。 𐟓 生成阶段痛点及解决方案痛点一：幻觉问题解决方案：通过训练信号直接最小化产生幻觉文本的可能性。根据与上下文的不匹配自动检测制造。对检索到的文档使用可信度指标，以防止对不可靠来源的限制。痛点二：缺乏可解释性解决方案：设计模型架构，以结构化链/图的形式明确跟踪证据和解释。实施辅助头来预测解释性证据，例如显着数据生成源的内容片段。在每个生成步骤附加有意义的上下文标签以跟踪来源。通过引用内容来源来生成描述推理的自然语言解释。总结查询和上下文之间证明响应合理性的关键语义联系。痛点三：推理速度慢解决方案：优化标记化、编码和检索推理，以最大程度地减少生成之前的开销。使用NMSLIB、FAISS或ScaNN等库采用高效的近似最近邻索引。利用模型并行性和批量检索+生成来提高管道效率。设计模型蒸馏方法，以最小的质量损失压缩检索器-生成器组合。尽可能将检索转移到离线状态，以避免运行时瓶颈。痛点四：个性化落地难解决方案：设计角色上下文记忆来跟踪对话中的用户配置文件和上下文。在匹配目标用户的标记查询>响应对上微调RAG模型。对先前对话和用户反馈进行多任务训练。利用元学习开发少量的个性化技术。构建用户特定的扩展模块来补充检索语料库。痛点五：质量评估难解决方案：生成带有专家原理的带注释的测试集，以实现标准化评估。根据语义而不是n元语法重叠开发专门的指标。通过有针对性的自动评估，分别量化相关性、连贯性、一致性等关键轴。利用用户反馈信号作为个性化质量判断来设计在线学习方案。构建以注释而不是数字分数为中心的交互式评估界面。 𐟓ˆ RAG大模型的优化是一个不断迭代和改进的过程，通过解决这些痛点，我们可以期待RAG大模型在未来的应用中发挥更大的作用。

GPT-4.5 Turbo，本周亮相？ 𐟌 人工智能技术的飞速发展正深刻改变着人类与计算机的互动方式。最近，OpenAI的最新力作GPT-4.5 Turbo在网络上引起了不小的震动。首批发现这一消息的是Bing和DuckDuckGo等搜索引擎，它们在官方发布之前就索引了这款产品的页面。尽管点击这些搜索结果会遇到404错误页面，但搜索引擎中的预览文本透露了一个令人兴奋的消息：GPT-4.5 Turbo是OpenAI迄今为止开发的速度最快、最准确、扩展性最强的模型。 𐟓… 预测显示，这款新模型很可能在本周四正式亮相，恰逢GPT-4发布一周年纪念。OpenAI的CEO Sam Altman也预计将出现在Lex Fridman播客中，继GPT-4发布后他们有过一次深入交流。 𐟔 GPT-4.5 Turbo：更大的处理范围和上下文窗口GPT-4.5 Turbo的“上下文窗口”指的是模型能够一次性处理的数据量，它能够处理高达256,000个Token，是之前GPT-4 Turbo 128K处理能力的两倍，大约相当于200,000个词。然而，更重要的是模型如何可靠地分析这些数据。如果GPT-4.5 Turbo在这方面有所突破，即使其它性能指标与现有模型相似，也将是一大进步。 𐟓… 预览信息还提到，GPT-4.5 Turbo将包含直至2024年6月的最新信息，这与OpenAI以往发布新模型后立即提供使用的做法不同，这可能是为了与近期推出的竞争对手模型，如Anthropic的Claude 3竞争，后者在多个领域的表现已经达到或超过了GPT-4。 𐟓š 自去年12月以来，就有传闻称GPT-4.5 Turbo将很快推出。这些传闻中提到的新特性包括文本和图像处理之外，可能还包括视频或3D功能。不过，这次泄露的信息中并没有提及到这方面的能力。 𐟓⠥𐱥œ襇天前，OpenAI的CEO Altman还预告了一款“值得等待”的新AI模型。在向大众解释GPT-4.5 Turbo的新进展时，我们尽量简化了一些专业术语，并对背后的技术细节进行了简要说明，以便读者更易理解这一创新技术将如何影响未来的人工智能发展。

语义分割必知的五大网络架构语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将图像分割成多个具有特定语义的区域。随着深度学习技术的发展，许多神经网络架构被广泛应用于语义分割任务，并展现出卓越的性能。以下是一些在语义分割任务上表现突出的网络架构： 1️⃣ U-Net 描述：U-Net是专为医学图像分割设计的网络架构，以其独特的“U”形结构著称。特点：U-Net包含一个收缩路径和一个对称的扩展路径，分别用于捕捉上下文信息和精确定位，非常适合需要精细分割的任务。 2️⃣ FCN（Fully Convolutional Networks）描述：FCN是最早将深度学习应用于语义分割的网络之一，它将传统的卷积神经网络（CNN）修改为全卷积形式，能够接受任意尺寸的输入图像，并输出相同尺寸的分割图。特点：FCN通过引入反卷积层来实现图像的上采样，从而恢复到原始图像的尺寸，实现像素级的分类。 3️⃣ DeepLab系列（DeepLabV3、DeepLabV3+等）描述：DeepLab系列是语义分割领域的另一大重要网络架构，它通过引入空洞卷积（Atrous Convolution）有效地增大了感受野。特点：DeepLabV3+特别引入了编码器-解码器结构，通过编码器捕获丰富的上下文信息，再通过解码器恢复边界细节，实现更加精确的分割。 4️⃣ PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）描述：PSPNet引入了金字塔池化模块，能够从不同尺度捕获全局上下文信息。特点：通过将特征图在不同尺度下进行池化并拼接，PSPNet能够有效地解决不同区域的尺度变化问题，提高分割的准确性。 5️⃣ SegNet 描述：SegNet特别设计了一个轻量级的解码器网络，用于从低分辨率的特征图恢复到高分辨率的分割图。特点：它使用了池化索引来指导上采样过程，减少了模型的参数量，适合于对计算资源有限制的应用场景。这些网络架构在语义分割任务中表现出色，各有千秋，选择适合自己需求的网络架构至关重要。

大模型长上下文能否取代RAG？随着Gemini的发布，其在处理长上下文方面的出色表现引发了对RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的广泛讨论。𐟔 RAG技术，即检索增强生成，旨在通过利用外部数据源来增强生成式人工智能模型的准确性和可靠性。它通常分为两个阶段：首先检索与上下文相关的信息，然后使用这些知识来指导生成过程。𐟓š 尽管RAG技术的发展仍处于初期阶段，但大型模型在处理长上下文和遵循指令方面的能力不断提升，预示着RAG技术的未来发展方向。然而，单纯依赖大型模型并不能完全满足非结构化数据处理的4V特性： Velocity（速度）：根据测试反馈，Gemini在回答36万个上下文时需要约30秒，且查询时间随着token数量呈非线性上升。尽管对算力和模型的发展持乐观态度，但要实现长上下文的秒级响应对于基于transformer的大型模型仍极具挑战性。 Value（价值）：尽管长上下文的大模型生成结果质量高，但推理成本依然是落地的障碍。例如，如果将上下文窗口设定为1M，按照当前0.0015美元/1000token的收费标准，一次请求就要花费1.5美元，这样的成本显然无法实现日常使用。 Volume（体量）：1000万token相对于庞大的非结构化数据体量而言仍是九牛一毛。目前还没有方法将整个Google搜索索引数据放入大模型中。 Variety（多样性）：在实际应用场景中，数据不仅包括长文本，还包含图片等非结构化数据，以及时间序列数据、图数据、代码变更历史等结构化数据。处理这些数据需要高效的数据结构和检索算法。那么，如何进一步提升RAG的实战效果呢？以下是一些可能的策略：提升长上下文的理解能力：通过改进模型架构或引入更多上下文信息来提高理解能力。利用多路召回提升搜索质量：通过多种方式召回相关信息，以提高搜索的准确性和效率。使用复杂策略提升RAG能力：结合多种技术手段，如知识图谱、语义分析等，来提升RAG的整体能力。通过这些策略，我们有望看到RAG技术在处理长上下文和多样性数据方面的进一步发展。𐟌

绿宝书𐟓š：辨析同义词 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 《实用英语绿宝书：同义词近义词辨析》是一本专为英语学习者设计的实用工具书，由资深英语语言学教授李长庚与曩洪汉共同编著，中国纺织出版社出版。 𐟓š 这本书收录了615组英语同义词和近义词，覆盖了2700余个常用词汇，几乎涵盖了英语学习中可能遇到的所有常用同义词和近义词的辨析问题。无论是在日常英语交流中，还是在各类英语考试中，我们都能从这本书中找到所需的词汇辨析。 𐟌𐊦𘀤𘪨𞨦ž都配有丰富的例句和具体的使用场景，可以让我们在学习的时候直观地感受到词汇的实际应用，在实际的语境中准确运用这些词汇。这种结合理论与实践的方法，极大地提高了学习效率。 𐟓‘ 按字母顺序排列的方式，在查找变得简单。还提供了清晰的目录和索引，方便我们在学习的时候根据自己的需要快速定位相关内容。 𐟎“ 《实用英语绿宝书》特别适合初中以上英语学者使用。无论是中考、高考、大学英语四六级考试，还是雅思、托福等国际英语考试，同义词和近义词的辨析都是重要的考点之一。 𐟓 对于希望提高英语写作和阅读能力的职场人士的我们来说，这本书同样具有很大的价值。在写作中，准确地使用同义词和近义词可以使文章更加丰富生动、富有表现力。而在阅读中，理解词汇的细微差别可以更好地理解文章的含义。

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