科技生活共5584篇
排序
常识图谱与大模型的深度结合战略剖析
1、常识图谱与大模型的特点和互补性常识图谱的独个性，大模型的长处，常识图谱与大模型之间的相互补充，2、大模型增强常识图谱的形式常识图谱构建的应战与机会，常识图谱推理的强化，大模型在常识图谱增强中的运行概览，3、常识图谱加弱小模型的形式优化大......
并制造常识图谱 一键整顿实体及其相关 基于 Kimi
当天学会了一招比拟适用的技巧，应用AI来帮咱们整顿实体及其相关，最后再基于整顿成功消息制造常识图谱，不论是一些资料还是一段内容，都可以轻松成功，这里咱们先繁难讲下实体识别和相关抽取的概念，构想一下，你正在阅读一本侦探小说，在小说中，侦探须要......
ODA 经过全局观察加弱小模型集成常识图谱推理才干的新型Agent框架
大型言语模型，LLMs，在人造言语处置义务中取得了清楚的成功，但是，LLMs在处置须要超出其预训练内容的专业常识的查问时，往往难以提供准确的回答，为了克制这一限度，钻研者提出了将外部常识源，如常识图谱，KGs，，与LLMs集成的方法，KGs......
RAG之PDF文件中多种格局数据解析通常
RAG检索增强生成由2局部导致，一是离线对异构的数据启动数据工程解决成常识，并存储在常识库中，二是基于用户的提问启动常识库的检索增强，如下图所示，其中最关键的一个过程是PDF格局的文件如何提取成常识，上方具体剖析，1、PDF文件中文本数据如......
效率优化13倍 谷歌颁布大模型数据挑选方法 算力降落10倍
随着GPT，4o、Gemini等多模态大模型的产生，对训练数据的需求呈指数级回升，无论是人造言语文本了解、计算机视觉还是语音识别，经常使用精心标注的数据集能带来清楚的功能优化，同时大幅缩小所需的训练数据量，但目前少数模型的数据处置流程严重依......
排序模型必定要尝试的特色交叉技巧 多场景验证有效
当天给大家引见两篇经典的上班，这两篇上班都是针对介绍系统中排序模型的优化，方法有一些相似之处，都是应用门控网络对底层特色启动交叉，最关键的在于，这类方法曾经在很多实在业务场景中被验证成果清楚，十分值得还没有运行这类方法的同窗启动尝试，论文题......
什么是声望 如何失掉声望
声望是技术人在AI.x社区的生长记载，技术人颁布内容以及内容被介绍都会有相应的声望鼓励，因此，声望越高代表着该用户在AI.x社区越德高望重——颁布的有价值的内容越多，...。...
一文详解大言语模型的盛行架构与训练技术
这篇博客片面引见了大型言语模型，LLMs，的构建流程，从盛行架构的选用到实践建模的每个关键步骤，文章首先讨论了LLMs的模型架构，而后详细论述了数据预备环节，包括数据的搜集、荡涤和去重，接着是关于如何启动有效标志化的讨论，在模型构建方面，博......
有点牛！ Kimi 它终于降级了！这个探求版 我的神
最近隐没了近一个月，我胡汉三回来了，确实由于上班太忙了，国庆假期也回了趟老家，让自己好好安适了一个月，如今还真想抽自己，AI畛域突飞猛进，降级的真实是太快了，一个月未然又出现了渺小变动，自己都有些落后了，就在前两天，kimi在距离上次颁布生......
Nemotron
1.最强开源模型要易主了，2天前，英伟达颁布了其最弱小言语模型Nemotron，4340B模型家族，包括Nemotron，4，340B，Base、Nemotron，4，340B，Instruct和Nemotron，4，340B，Reward......