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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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AI技术领域课程--深度学习
将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。
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Popper文档手册学习与基本介绍 Popper文档手册学习与基本介绍 时间:2021-07-09 14:10:06 Popper 作为工具提示(tooltip)和气泡弹框(popover)的定位引擎,不依赖 jQuery,并且体积仅有 3k。 Popper文档手册学习与信息参考网址:https://popperjs
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Bundler 文档手册学习与基本介绍
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SemVer文档手册学习与基本介绍
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自动学习之预测分析
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TypeORM文档手册学习与基本介绍
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