提取图结构信息:利用图神经网络提取用户-商品交互图中的结构信息,包括用户和商品之间的直接连接关系和间接连接关系。 构建自然语言提示:将用户和商品的信息,以及用户-商品交互图中的结构信息,转化为自然语言提示,引导大型语言模型生成商品推荐。 生成商品推荐:利用大型语言模型根据自然语言提示生成商品推荐列表,并利用反馈信...
大规模语言模型(Large Language Models,LLM),也称大语言模型或大型语言模型,是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型,通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。自2018年以来,Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布了包括BERT,GPT-3等在内的大语言模型,随后几年来,大...
由于ChatGPT在语言理解和知识问答方面的优异表现,大语言模型被认为具备记忆和应用世界知识(world knowledge)的能力,这就使得有一些观点认为另外一种世界知识的表示和推理模型知识图谱(Knowledge Graph)将要被以ChatGPT为代表的大语言模型所取代。
编码器、解码器和编码器-解码器语言模型(Encoder, Decoder, Encoder-decoder LLMs) 只有编码器的语言模型(Encoder-only LLMs) 只有解码器的语言模型(Decoder-only LLMs) 编码器-解码器语言模型(Encoder-Decoder LLMs) 垂直语言模型(Vertical LLMs) Transformers模型在NLP之外的应用 - 视觉和其他模态 Transformer:当...
一图看懂AI进化史 |#AI发展 从2012年AlexNet使用卷积神经网络大幅提高了在ImageNet的图像识别竞赛中的准确率后,AI可以说进入了蓬勃发展的新时期。 2016年,谷歌的AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石和柯洁,证明了深度学习和强化学习在复杂策略游戏中的优势。
Perez (@IntuitMachine)在推特上提到了使用GNN和RAG的主动型AI方法,用于在知识图谱问答中实现有效的多跳推理。 - 该方法能够在知识图谱问答(KGQA)中实现有效的多跳推理。 相关分享 大型语言模型与知识图谱协同研究综述:两大技术优势互补 更多概括性框架展示,让你更容易读懂! 2023年大语言模型智能体规划技术(LLM ...
人形机器人-神经网络概念都有谁?本周三,半个硅谷都在投的明星机器人公司 Figure,发布了第一个 OpenAI 大模型加持的机器人 demo,Figure与OpenAI联手发布了一段展示高级视觉和语言智能结合图形神经网络控制机器人的视频,展示了机器人在神经网络技术支持下所展现。。。相关概念股中电兴发已经5连板,还有哪些相关概念龙头?
- Siri的升级:苹果计划通过大型语言模型(LLMs)对Siri进行重大改进,使其成为一个更智能的虚拟助手。这将使Siri能够更准确地理解用户意图,并提供更加个性化的回应。 - AI功能的增强:iOS 18将致力于让iPhone更加智能,更好地理解用户需求。新功能可能包括文件总结、翻译和文字生成图像等,这些都是苹果努力实现的目标。
知识 游戏 二次元 音乐 美食 #人工智能#机器人#ai借助OpenAl,Al机器 可以与人进行全面对话!这将是人工智能(AI)的重大进展:1)模型提供高级视觉和语言智能;2)图形神经网络提供快速、初级、灵巧的机器人动作;3AI机器人能够在制造、物流、仓储、零售等领域提供支持,有助于弥补劳动力短缺;4)比尔·盖茨表示,OpenAl正大...
CMU的工程人工智能硕士学位的研究生Jean de Nyandwi近期发表了一篇博客,详细介绍了当前大语言模型主流架构Transformer的历史发展和当前现状。这篇博客非常长,超过了1万字,20多个图,涵盖了Transformer之前的架构和发展。此外,这篇长篇介绍里面的公式内容并不多,所以对于害怕数学的童鞋来说也是十分不错。本文是其翻译版本...