阿里巴巴取得图像分割专利,提高图像分割的精确率和召回率
阿里巴巴取得图像分割专利,提高图像分割的精确率和召回率金融界2024年3月21日消息,据国家知识产权局公告,阿里巴巴(中国)有限公司取得一项名为“图像分割的方法、训练图像分割模型的方法及装置“,授权公告号CN116363152B,申请日期为2023年3月。专利摘要显示,本申请实施例公开了一种图像分割的方法、训练图像分割模型的方...
专治大模型说胡话,精确率100%!华科等提出首个「故障token」检测/...
首先,GlitchHunter的真阳性率(TruePositiveRate)显著高于其他方法,这表明它在实际检测到故障词元的准确性方面表现优异。同时,其精确度(Precision)达到接近或等于100%,远高于其他比较方法,这反映了其在识别故障词元时的高精确性。在召回率(Recall)方面,GlitchHunter同样展现了较高的性能,有效地识别了大部分存在的故...
AI产品经理常用的模型评估指标介绍
计算公式为:F1=2×精确率×召回率/(精确率+召回率)。b.合理值区间同精确率和召回率一样,F1值的取值范围在0%到100%之间。一般来说,F1值越高越好。c.应用场景常用于需要同时考虑精确率和召回率的场景,作为一个综合指标来评估模型性能。d.优缺点优点:平衡了精确率和召回...
...模型说胡话:华科大等高校提出首个“故障 token”检测方法,精确...
评估结果显示,GlitchHunter在各个测试模型中普遍表现出色。首先,GlitchHunter的真阳性率(TruePositiveRate)显著高于其他方法,这表明它在实际检测到故障词元的准确性方面表现优异。同时,其精确度(Precision)达到接近或等于100%,远高于其他比较方法,这反映了其在识别故障词元时的高精确性。在召回率(Recall)方面,...
拆解生成式AI平台:基础组件、功能及实现
召回率:算法找到近邻的比例。每秒查询数(QPS):算法每秒能处理的查询数量。这对高流量应用至关重要。构建时间:构建索引所需的时间。如果需要频繁更新索引(例如数据发生变化),这个指标非常重要。索引大小:算法创建的索引大小,这对于评估其可扩展性和存储需求至关重要。
整合文本和知识图谱嵌入提升RAG的性能
文本嵌入是自然语言处理(NLP)领域中非常强大的工具,它可以有效地理解和处理文本信息(www.e993.com)2024年10月18日。它们对很多任务都有重要的影响,比如回答问题、生成文本和分析情绪。通过在RAG中使用文本嵌入,可以提高性能和精度,从而得到更加准确且符合上下文的响应。知识图谱嵌入的RAG
使用对话语言模型和即时工程,如何从研究论文中提取准确的材料数据
通过识别相关句子、要求模型提取数据详情,然后通过提出一系列后续问题来检查提取的详情,在数据提取任务中实现了高精确度(模型提取数据中有多少是准确)和高召回率(模型从所有应该提取的数据中成功提取的比例)。这种方法在测试数据集上达到了90.8%的精确度和87.7%的召回率,在实际数据库构建示例中达到了91.6%的精确度和...
政策速递|上海市2024年度“探索者计划”(第一批)项目申报开始
研究目标:针对电解液分子和钙钛矿太阳能电池功能层添加剂分子的高效合成,开发逆合成预测合成线路模型,要求单步逆合成预测准确率≥70%,多步逆合成线路设计Top10召回率≥90%;指导合成的电解液分子和添加剂分子≥4个。研究内容:研究多模态大型化合物预训练模型,构建基于人工智能的原子映射模型,进行化学反应位点精准预测;...
给RAG系统做一次全面「体检」,亚马逊开源RAGChecker诊断工具
F1score(F1分数):精确率和召回率的调和平均数,提供平衡的性能度量2.检索模块指标:ContextPrecision(上下文精确率):在所有检索块中,包含至少一个标准答案陈述的块的比例ClaimRecall(陈述召回率):被检索块覆盖的标准答案陈述的比例3.生成模块指标:...
零样本即可时空预测!港大、华南理工等发布时空大模型UrbanGPT |...
相比之下,传统的基准模型通常更注重编码时空依赖关系,而忽略了区域、时段和数据类型之间的语义差异。通过将丰富的语义信息融入UrbanGPT,我们显著提升了其在未见过的区域中进行精确零样本预测的能力。(3)在稀疏数据环境中,提升预测性能。在数据点稀疏的环境中预测时空模式是一项挑战,主要因为模型在这种情况下容易过拟合...