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Technion校友创建的自动翻译器打破了医生和患者之间的语言障碍 https://nocamels.com/2024/08/automatic-translator-breaks-language-barrier-for-doctors-patients/
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Weaviate发布StructuredRAG：全面的基准测试，用于评估大型语言模型生成可靠JSON输出的能力Weaviate的研究团队引入了一种名为StructuredRAG的新基准测试，包含六个不同的任务，用于评估大型语言模型（LLMs）生成结构化输出（如JSON）的能力。该基准测试评估了两个最先进的模型：Gemini 1.5 Pro和Llama 3 8B-instruct，这些都是该领域的领先LLMs。研究人员采用了两种不同的提示策略——f-String和Follow the Format (FF)，以衡量模型遵循响应格式指令的能力。这些策略的选择旨在探索不同的提示方法，目标是识别出哪种方法在结构化输出生成方面效果更好。研究人员在他们的方法中进行了24次实验，每次实验都旨在测试模型遵循指定JSON格式指令的能力。实验涵盖了从简单字符串值到包含多种数据类型的复杂复合对象的各种输出复杂度。模型成功的衡量标准是其生成的输出是否能够准确地解析为请求的JSON格式。该研究还引入了OPRO提示优化技术，这是一种无需依赖结构化解码方法即可改进JSON响应格式的方法。该方法专注于优化提示，以提高生成正确格式输出的可能性。阅读全文：https://www.marktechpost.com/2024/08/26/structuredrag-released-by-weaviate-a-comprehensive-benchmark-to-evaluate-large-language-models-ability-to-generate-reliable-json-outputs-for-complex-ai-systems/论文：https://arxiv.org/abs/2408.11061GitHub：https://github.com/weaviate/structured-rag@wye王永恩 @星辰漫游者 @肆戌
