OneChart:仅2亿参数,专门用于图表信息结构化提取
在图表解析领域,由于样式、数值、文本等的多样性,存在着重大挑战。即使是拥有数十亿参数的先进大型视觉-语言模型也难以令人满意地处理此类任务。研究团队提出的OneChart在图表结构提取方面取得了令人瞩目的成绩,为解决图表解析中的挑战提供了新的思路和方法。
gpt crawler:从URL爬取网站生成结构化知识,创建定制GPT
gptcrawler是一款强大的工具,能够将网站内容全面地爬取下来,并将其转换成结构化知识,为GPTs的学习提供了有力支持。这个工具的应用场景广泛,比如,如果你想打造一个数字人分身,可以先将自己在社交媒体或个人博客上的内容抓取下来,然后提交给ChatGPT作为储备知识。Crawlee还提供了大量的配置项,用户可以根据自己的需求进行灵活设置,从更好地适应不同的爬取任务。
微软研究员推LoRAShear技术:高效对大语言模型结构化剪枝
微软的研究人员近日推出了一项名为LoRAShear的创新技术,旨在剪枝大型语言模型并实现知识的高效恢复。LLMs在处理文本数据和迅速检索相关信息方面表现出色,广泛应用于搜索引擎和问答系统。未来的工作将集中在解决这些挑战,为人工智能领域的发展提供更多的支持。