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知识图谱与大模型结合方法概述
关系抽取任务。LLM本身蕴含知识,且具备较强的语义理解能力,因此,可利用LLM从原始数据中抽取实体、关系,进而构建知识图谱。 第三种融合路线是KG+LLM协同使用,主要用于知识表示和推理两个方面。以知识表示为例,文本语料库和知识图谱都蕴含了大量的知识,文本中的知识通常是非结构化的,图谱里的知识则是结构
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智慧校园应用管理平台主要功能-专题知识学习与定制学习计划
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张量加速引擎(TBE)的三种应用场景
写的TBE算子来构建各种神经网络模型。同时,TBE对算子也提供了封装调用能力。在TBE中有一个优化过的神经网络TBE标准算子库,开发者可以直接利用标准算子库中的算子实现高性能的神经网络计算。除此之外,TBE也提供了TBE算子的融合能力,为神经网络的优化开辟一条独特的路径。 张量加速引擎TBE的三种应用场景
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