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知识图谱与大模型结合方法概述
第一种融合路线是KG增强LLM,可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例,一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入,并遮盖其实体或者关系来进行预训练,使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是LLM增强KG。LLM可用于KG构建、KG
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ModelArts
分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 产品优势 一站式 开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型,开源模型想用就用。
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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章
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