6月2日内容汇总 | Frontend Weekly

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封面图：Safe by construction - Roberto Clapis

🌟 AI 相关

《Similarity is Not All You Need: Endowing Retrieval Augmented Generation with Multi Layered Thoughts》。本文由Chunjing Gan等撰写，讨论了大型语言模型（LLMs）在知识密集型任务中遇到的知识更新不及时和幻觉问题，传统的基于相似性的检索增强生成（RAG）方法在这些任务中的局限性。作者提出了一种名为MetRAG的多层次思维增强RAG框架，该框架超越了现有的相似性导向模型，结合了效用导向思维和紧凑性导向思维，通过LLM进行任务自适应总结，并最终实现知识增强生成。实验结果显示，MetRAG在知识密集型任务中具备优越表现。

《A Primer on the Inner Workings of Transformer-based Language Models》。本文由Javier Ferrando、Gabriele Sarti、Arianna Bisazza和Marta R. Costa-jussà撰写，主要介绍了解释基于Transformer的语言模型内部工作原理的当前技术。文章深入探讨了生成式解码器结构，综述了这些模型中已知的内部机制及其实现方法。通过总结多年研究的成果，文章为读者提供了关于这些技术的简明技术介绍，并揭示了流行方法与当前研究方向之间的联系，是理解和研究先进语言模型的宝贵资源。

《解决Transformer根本缺陷，CoPE论文爆火:所有大模型都能获得巨大改进》。本文由Meta的FAIR团队撰写，介绍了新提出的上下文位置编码方法（CoPE），旨在解决传统Transformer在处理计数和复制任务中的缺陷。CoPE结合了内容和上下文的因素来编码位置，使模型更加灵活、高效地理解输入数据结构和语义内容。实验结果显示，CoPE在处理分布外数据以及需要高泛化能力的任务上表现出色，为大型语言模型在自然语言处理领域提供了更强的能力。这篇论文已成为AI领域的热门话题，具有重要的意义。

《爆火ChatTTS突破开源语音天花板，3天斩获9k的Star量》。本文介绍了ChatTTS项目的火爆现象。ChatTTS是一种新的文本转语音技术，能够生成自然流畅的语音合成，支持中英文混合语音和多样细粒度的控制，例如笑声、停顿等。该项目在GitHub上发布仅三天就获得了超过9,000个Star，展示了其巨大的关注度和影响力。尽管开源的只是底层模型，但ChatTTS已显现其在语音韵律控制和细节处理上的优势。未来的发展和完善或将进一步提升其在文本到语音转换领域的应用价值。

《利用大模型构造数据集，并微调大模型》。本文由稀土掘金技术社区首发，详细介绍了如何利用大语言模型（LLM）构造定制化的数据集，并使用其微调大模型。文章分为四部分：前言、构造数据集、微调模型和推理。首先，介绍了利用LLM生成自定义问答对数据集的方法，包括设计Prompt和处理文本数据的步骤。接着，讨论了如何使用LoRA（低秩适配器）技术在消费级硬件上微调模型，详细说明了数据加载、模型配置及训练参数设置的全过程。最后，提供了推理代码，展示了如何在微调后的模型上进行问答生成。这篇文章为AI开发者提供了实用的工具和方法，有助于高效地实现模型的个性化定制。

《Meta| 提出上下文位置编码:CoPE，解决当前模型「普遍存在的问题」，含GPT-4o!》。本文作者Meta团队提出了一种新的位置编码方法——上下文位置编码（CoPE），旨在解决传统Transformer模型中使用Token计数作为位置编码的局限性。CoPE通过结合上下文信息来定位，能够提高大模型在处理语言数据时的泛化能力和性能。实验表明，CoPE在处理计数、选择性复制等任务，以及在维基百科文本的语言建模上表现出色，显示了其在提升模型效果上的潜力。这项研究为进一步改进自然语言处理模型提供了新方向。

《综述：大语言模型在信息抽取上的应用》。本文综述了大语言模型(LLMs)在信息抽取(IE)领域的应用，特别是生成型大模型在命名实体识别(NER)、关系抽取(RE)和事件抽取(EE)方面的表现。LLMs展现出强大的跨领域泛化能力，通过生成范式为信息抽取任务提供了创新的解决方案。作者详细分类了相关工作并分析了前沿技术，指出LLMs结合IE的新趋势。文章还探讨了监督式微调、少样本学习、零样本学习和数据增强等不同学习范式，并展示了在不同数据集上的性能比较。这篇综述为研究人员提供了技术洞见和未来研究方向的参考。

《AutoCoder:性能超越GPT-4o的模型，居然只有33B，还是开源!》。本文介绍了由Meta团队推出的AutoCoder模型，这款只有33B参数的大模型在HumanEval基准测试中以90.9%的Pass@1成绩超越了GPT-4 Turbo。AutoCoder的灵活性得益于AIEV-Instruct技术，该技术通过智能体交互模拟和执行验证提升代码数据的质量。AutoCoder不仅在多种编程语言如Java、C++、Rust中表现优异，还支持安装外部包，进一步提升了解决复杂任务的能力。文章详细描述了AutoCoder的训练方法、数据集构建以及性能对比，并提供了模型的开源代码和实验示范。

《开源金融领域AI Agent平台:FinRobot，利用多源LLMs进行高级金融分析、市场预测》。本文介绍了由Meta提出的开源AI Agent平台——FinRobot，该平台利用多源大语言模型(LLMs)，为金融领域提供高级分析和市场预测。FinRobot通过多层架构结合了金融思维链提示、市场预测Agent、文档分析Agent和交易策略Agent，以实现复杂的财务分析和决策支持。其创新的多源集成策略和实时数据处理能力确保了对全球市场的精准适应。文章详细描述了FinRobot的技术架构、应用场景及其在提升金融分析准确性和透明度方面的优势。