This is part 1 of an 8-part introductory course for SharePoint Champions and Superusers focusing on integrating Large Language Models (LLMs) into corporate environments. Section 1 introduces LLMs, covering their definition, history, and capabilities. It explores how LLMs work, their impact across industries, and current limitations. The section also discusses popular LLM examples and future directions in the field, setting the foundation for understanding their potential in SharePoint contexts. The course then takes a look at using online LLMs, local LLM deployment for corporate use, and the intricate process of installing and configuring these models. It provides detailed guidance on integrating LLMs with SharePoint, exploring various applications such as enhanced search, automated content tagging, and intelligent document processing. The later sections cover best practices and governance for LLM-enhanced SharePoint environments, addressing crucial aspects like data privacy, ethical considerations, and user adoption strategies. The course concludes by examining future trends and considerations, preparing participants for the evolving landscape of AI-enhanced knowledge management. Throughout, it emphasizes practical applications, challenges, and solutions, equipping SharePoint Champions and Superusers with the knowledge to leverage LLMs effectively within their organizations. Yes, most of it was written by an LLM.
The document discusses probabilistic modeling and learning probabilistic models. It describes probabilistic modeling as using random occurrences to forecast possible future results while accounting for uncertainty. The key steps in learning probabilistic models are selecting an appropriate model, collecting representative data, initializing model parameters, using an estimation algorithm to update parameters based on data, and evaluating and refining the model. Learning probabilistic models enables more accurate predictions and insights across many domains. Examples provided include Naive Bayes classifiers, hidden Markov models, and Gaussian mixture models.
Chatbots are conversational agents that interact with users using natural language. They have numerous applications such as customer service and call centers. Chatbots work using pattern matching to recognize cue words from users and respond with pre-calculated responses. They have been used for entertainment, foreign language learning, and information retrieval. The goal of chatbot designers should be to help people and facilitate interactions using natural language, not to replace humans or perfectly imitate conversations.
This document discusses using R for Twitter data analytics. It outlines the basics of Twitter data analytics using R, including collecting real-time Twitter data, text mining techniques for Twitter data, and sentiment analysis. Some key steps involved are exploring the Twitter corpus, preprocessing the text by removing stopwords and stemming words, creating a document-term matrix, and calculating TF-IDF weights. Cosine similarity is used to measure similarity between text documents. The goal is to extract useful patterns and insights from large amounts of Twitter data in real-time.
Natural language processing (NLP) is a machine learning technology that gives computers the ability to interpret, manipulate, and comprehend human language. •Ex: Amazon’s Alexa and Apple’s Siri utilize NLP to listen to user queries and find answers • We have large volumes of voice and text data from various communication channels like emails, text messages, social media newsfeeds, video, audio, and more. • They use NLP software to automatically process this data, analyze the intent or sentiment in the message, and respond in real time to human communication • When text mining and machine learning are combined, automated text analysis becomes possible PREPROCESSING STEPS IN NLP • Data preprocessing involves preparing and cleaning text data so that machines can analyze it. This can be done in following: • Tokenization. It substitutes sensitive information with nonsensitive information, or a token. Tokenization is often used in payment transactions to protect credit card data. • Stop word removal. Common words are removed from the text, so unique words that offer the most information about the text remain. • Lemmatization and stemming. Lemmatization groups together different inflected versions of the same word. For example, the word "walking" would be reduced to its root form, or stem, "walk" to process. • Part-of-speech tagging. Words are tagged based on which part of speech they correspond to -- such as nouns, verbs or adjectives
The document discusses metadata standards and practices. It begins by asking questions about how digital information is organized and found. It then discusses challenges like having to do new tasks without full knowledge and learning from others. The document provides overviews of various metadata standards like MODS, MIX, PREMIS, METS, and TEI. It also discusses topics such as metadata schemas, subject metadata, indexing metadata, and search relevance. Throughout, it offers advice on evaluating and implementing metadata standards.
An overview of some core concept in natural language processing, some example (experimental for now!) use cases, and a brief survey of some tools I have explored.
This is about chat gpt and generative ai. How it is fine tuning the search based on prompt provided by user every time, and how search actually work
This document discusses leveraging cognitive science principles to improve topic-based authoring. It begins with an introduction to effective topic-based authoring using DITA. It then discusses how information overload has increased exponentially in the digital age. The document proposes that well-structured content based on cognitive principles can help users find, understand, and retain information. It presents experiments demonstrating how chunking, labeling, and organizing information by similarity improves memorization. Finally, it introduces the Precision Content methodology for applying language arts and information mapping principles to DITA topics.
The document discusses natural language processing (NLP) techniques, current trends, and applications in industry. It covers common NLP techniques like morphology, syntax, semantics, and pragmatics. It also discusses word embeddings like Word2Vec and contextual embeddings like BERT. Finally, it discusses applications of NLP in healthcare like analyzing clinical notes and brand monitoring through sentiment analysis of user reviews.
Slides from the winter workshop on digital scholarship and programming at the Sherman Centre for Digital Scholarship at McMaster University.
Text mining is the process of extracting useful information and patterns from large collections of unstructured documents. It involves preprocessing texts, applying techniques like categorization, clustering, and summarization, and presenting or visualizing the results. While text mining has many applications in business, science, and other domains, it also faces challenges related to linguistics, analytics, and integrating domain knowledge. The document outlines the definition, techniques, applications, advantages, and limitations of text mining.
This document summarizes an introductory session on programming in the digital humanities. It discusses how programming involves complex work in figuring out what to do and which languages to use. Examples are provided of tasks a programming language could perform on text data, like finding quotes from a novel or allowing a user to search a text file. The document emphasizes that critical thinking is important to programming in the humanities. It also discusses different ways of structuring data, such as with markup languages like HTML and TEI, or in a structured format like a database. The goal is to make data understandable to computers while retaining its usefulness. Collaboration is important when creating structured data.
If information stewards and custodians are to collect, create, appraise, preserve, store, use and access sophisticated, flexible, responsive and future- friendly content at scale, then they will have to think strategically about who's going to use the content, how and where they're going to consume it. COPE – Create Once, Publish Everywhere - is an acronym that describes how content should be conceived once and then disseminated through multiple conduits. The goal of COPE is to capture all content (text, media), context and metadata in a single manner, and then ensure that this content can be accessed and used across a range of publishing platforms.
This document provides an agenda for a full-day bootcamp on large language models (LLMs) like GPT-3. The bootcamp will cover fundamentals of machine learning and neural networks, the transformer architecture, how LLMs work, and popular LLMs beyond ChatGPT. The agenda includes sessions on LLM strategy and theory, design patterns for LLMs, no-code/code stacks for LLMs, and building a custom chatbot with an LLM and your own data.
This thesis explored using construction grammar and ontologies in conversational systems. The author built two early experimental systems using these techniques. Construction grammar represents language as constructions pairing form and meaning. Ontologies allow for more explicit semantics compared to databases. The author developed a stemmer called UEA-Lite and a system called KIA that incorporated construction grammar, ontologies, and machine learning to understand and respond to natural language.
How LLMs can significantly improve the accuracy of natural language processing tasks. Realize how to leverage LLMs to improve the accuracy of your NLP models in this comprehensive guide by Nexgits.
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特殊工艺完全按照原版制作【微信:A575476】【(爱大毕业证书)英国爱丁堡大学毕业证成绩单offer】【微信:A575476】(留信学历认证永久存档查询)采用学校原版纸张(包括:隐形水印,阴影底纹,钢印LOGO烫金烫银,LOGO烫金烫银复合重叠,文字图案浮雕,激光镭射,紫外荧光,温感,复印防伪)行业标杆!精益求精,诚心合作,真诚制作!多年品质 ,按需精细制作,24小时接单,全套进口原装设备,十五年致力于帮助留学生解决难题,业务范围有加拿大、英国、澳洲、韩国、美国、新加坡,新西兰等学历材料,包您满意。 【业务选择办理准则】 一、工作未确定,回国需先给父母、亲戚朋友看下文凭的情况,办理一份就读学校的毕业证【微信:A575476】文凭即可 二、回国进私企、外企、自己做生意的情况,这些单位是不查询毕业证真伪的,而且国内没有渠道去查询国外文凭的真假,也不需要提供真实教育部认证。鉴于此,办理一份毕业证【微信:A575476】即可 三、进国企,银行,事业单位,考公务员等等,这些单位是必需要提供真实教育部认证的,办理教育部认证所需资料众多且烦琐,所有材料您都必须提供原件,我们凭借丰富的经验,快捷的绿色通道帮您快速整合材料,让您少走弯路。 留信网认证的作用: 1:该专业认证可证明留学生真实身份【微信:A575476】 2:同时对留学生所学专业登记给予评定 3:国家专业人才认证中心颁发入库证书 4:这个认证书并且可以归档倒地方 5:凡事获得留信网入网的信息将会逐步更新到个人身份内,将在公安局网内查询个人身份证信息后,同步读取人才网入库信息 6:个人职称评审加20分 7:个人信誉贷款加10分 8:在国家人才网主办的国家网络招聘大会中纳入资料,供国家高端企业选择人才 → 【关于价格问题(保证一手价格) 我们所定的价格是非常合理的,而且我们现在做得单子大多数都是代理和回头客户介绍的所以一般现在有新的单子 我给客户的都是第一手的代理价格,因为我想坦诚对待大家 不想跟大家在价格方面浪费时间 对于老客户或者被老客户介绍过来的朋友,我们都会适当给一些优惠。 选择实体注册公司办理,更放心,更安全!我们的承诺:可来公司面谈,可签订合同,会陪同客户一起到教育部认证窗口递交认证材料,客户在教育部官方认证查询网站查询到认证通过结果后付款,不成功不收费! 办理(爱大毕业证书)英国爱丁堡大学毕业证【微信:A575476】外观非常精致,由特殊纸质材料制成,上面印有校徽、校名、毕业生姓名、专业等信息。 办理(爱大毕业证书)英国爱丁堡大学毕业证【微信:A575476】格式相对统一,各专业都有相应的模板。通常包括以下部分: 校徽:象征着学校的荣誉和传承。 校名:学校英文全称 授予学位:本部分将注明获得的具体学位名称。 毕业生姓名:这是最重要的信息之一,标志着该证书是由特定人员获得的。 颁发日期:这是毕业正式生效的时间,也代表着毕业生学业的结束。 其他信息:根据不同的专业和学位,可能会有一些特定的信息或章节。 办理(爱大毕业证书)英国爱丁堡大学毕业证【微信:A575476】价值很高,需要妥善保管。一般来说,应放置在安全、干燥、防潮的地方,避免长时间暴露在阳光下。如需使用,最好使用复印件而不是原件,以免丢失。 综上所述,办理(爱大毕业证书)英国爱丁堡大学毕业证【微信:A575476 】是证明身份和学历的高价值文件。外观简单庄重,格式统一,包括重要的个人信息和发布日期。对持有人来说,妥善保管是非常重要的。
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