文字数据的创意，有时混乱的世界
创意之美：在混乱的文字数据世界中闪耀
几年来，文本和数据的交集（或多或少）仅限于自然语言处理（NLP）领域–这是利用文本数据进行预测、分类和推荐工具的广泛机器学习任务。
大型语言模型的崛起为该领域引入了许多令人兴奋的新可能性，新颖的用例和创新的工作流程迅速涌现。我们本周的亮点代表了深入挖掘这一新兴领域的各种概念和方法。从提示工程到文本到图像和文本到语音的应用，我们很高兴与探索这些强大模型的文本数据作为输入和输出的创造性可能性的作者们分享这些工作。让我们深入研究一下。
- 迷失在 DALL-E 3 翻译中当你使用像 DALL-E 3 这样的文本到图像工具时，使用非英语语言会发生什么？Yennie Jun继续探索模型在使用资源不足的语言的用户中的性能差异，以及性别和其他偏见如何渗入生成的图像中。
- 如何将任何文本转换为概念图在他的最新文章中，Rahul Nayak深入探讨了知识图增强生成的世界，向我们展示了将文本语料库转化为概念图（GC）的过程，然后通过可视化来检测模式并得出有意义的见解。
- RAG：如何与你的数据交流最近几个月我们多次提到检索增强生成，但是Mariya Mansurova的这篇文章仍然非常值得一读：它提供了一个引人入胜、实用的分析客户反馈的工作流程，使用了 ChatGPT。
- FastSpeech：论文概述与实现近年来，文本到语音工具取得了重大进展。为了深入了解它们的工作原理和如何利用 transformer 来改善性能，不要错过Essam Wisam对2019年 FastSpeech 论文的易于理解的介绍，该论文为我们在该领域取得了许多进展。
- 利用 LLM 解锁文本数据的力量如果您是一个想要开始尝试尖端文本数据技术的初学者，Sofia Rosa的逐步指南将让您立即投入工作。它带领我们完成了整个工作流程，从下载数据到使用 GPT-3 进行工作并分析结果。
- 一种通用的提示工程路线图：上下文支架框架（CSF）提示工程已经成为人类直觉和大型语言模型能力之间相互影响的关键组成部分。Giuseppe Scalamogna不仅提供了基本提示的技巧，还介绍了上下文支架框架（CSF），这是一个用于有效提示工程的“通用思维模型”。
我们希望您这周有时间来探索其他主题–以下是我们最近在数据可视化、生成内容检测等方面的重点文章：
- 人工智能能帮助我们理解大脑如何工作吗? Stephanie Shen通过比较生物学学习和人工神经网络之间的相似之处，探索了这个重要问题。
- Matplotlib是一种无处不在且功能强大的可视化工具，但也具有其独特之处。 Lee Vaughan的初学者友好指南将帮助您 正确开始您的学习之旅。
- 对于所有以市场营销为重心的数据科学家们：不要错过 Hajime Takeda对客户生命周期价值预测的明确而详细的介绍。
- 区分人类生成和模型生成的内容的能力从未如此重要，也从未如此困难。 Stephanie Kirmer解开了围绕这个难题的当前优先事项和挑战。
- 本周想要动手尝试一些 tinkering 吗？ Amanda Iglesias Moreno的教程将指导您使用 H3 和 Plotly 构建六边形地图。
- 在他的最新深度研究中，Jeffrey Näf仔细研究了在随机森林环境中的变量重要性，并涵盖了传统方法和较新的发展。
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