在本文中，我们提出了MPC（模块化提示聊天机器人），这是一种创建高质量对话代理而无需进行微调的新方法。我们的方法通过使用少量发射提示，经过思考链（COT）和外部记忆等技术，利用预训练的大语言模型（LLM）作为长期一致性和灵活性的单个模块。我们的人类评估结果表明，MPC与开放域对话中的微调聊天机器人模型相提并论，这是创建一致且引人入胜的聊天机器人的有效解决方案 ...
可恶的模因已成为互联网上的重大关注，需要强大的自动检测系统。尽管大型多模型模型在各种任务中表现出强烈的概括，但由于与新兴的社会趋势和突发新闻相关的模因的动态性质，它们对可恶的模因检测的概括不佳。最近的工作进一步凸显了在这种情况下，大型多模型模型的常规监督微调的局限性 ...
大规模语言模型 (LLM) 因其无法处理冗长的输入而受到限制。为了解决这个限制，我们提出了自控记忆（SCM）系统来释放大规模语言模型的无限长度输入能力。我们的SCM系统由三个关键模块组成：语言模型代理、内存流和内存控制器 ...
随着荟萃分析的不断增长，对有效的沟通和智能内容产生的需求变得越来越重要。语义沟通的重点是传达用户输入的意义和理解，而AI生成的内容则利用人工智能来创建数字内容和体验。集成的语义通信和AI生成的内容（ISGC）最近引起了很多关注，从用户输入中传递语义信息，生成数字内容，并为元视图提供图形 ...
大型语言模型（LLM）表现出了进行诊断对话的巨大潜力，但是评估在很大程度上仅限于仅语言的互动，而偏离了远程护理交付的现实需求。即时消息平台允许临床医生和患者在医疗咨询中无缝地上传和讨论多模式的医学工件，但是LLMS在此类数据上推理此类数据的能力同时保留了其他有能力的诊断对话的属性。在这里，我们通过收集和解释多模式数据的新能力来提高清晰医学情报探索者（AMIE）的对话诊断和管理性能，以及在咨询期间精 ...
知识图是许多人工智能任务的重要资源，但常常存在不完整性。在这项工作中 ...
多模式知识图完成（MKGC）旨在预测MKG中缺失的实体。以前的工作通常跨模式共享关系表示。这会导致训练过程中的方式之间的相互干扰，因为对于一对实体，一种模式的关系可能与另一种方式相矛盾 ...
通过大规模的未标记文本培训此HTTP URL部门也积累了大量的财务交流，因此在各种NLP任务中，诸如BERT（Devlin等人，2019年）之类的上下文预验证的语言模型在各种NLP任务中取得了重大突破。在这项工作中，我们使用大量的金融通信语料库来鉴定特定于金融领域的BERT模型Finbert来满足需求 ...
