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...
人工智能的三次发展高潮,都是跟符号主义和连接主义同时发力有关,即第一次人工智能发展高潮中的感知机和语义网络,第二次人工智能发展高潮中的多层神经网络和专家系统,第三次人工智能发展高潮中的深度学习(以及之后的大语言模型)和知识图谱。 二、知识图谱和大语言模型作为知识库的优缺点 知识图谱和大语言模型都可以作...
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...
卷积神经网络(CNNs或ConvNets)是一类神经网络架构,以处理图像和其他模态(如文本和视频)而闻名。 图2:用于文本理解的卷积神经网络(X. Zhang和LeCun,2015)。 迄今为止,ConvNets在小规模和大规模视觉识别方面取得了成功,但在序列建模方面并不太成功。它们易于并行化(对于GPU很好),由于其局部性(计算捆绑在输入数据的...
此外,GNN-RAG实现了与诸如GPT-4等规模更大的LLMs相媲美甚至更优越的性能,突显了其效率和可扩展性。 卡洛斯·E·佩雷斯(Carlos E. Perez),即Twitter上的@IntuitMachine,分享了关于如何利用图神经网络(GNN)和检索增强生成(RAG)的主动式AI方法来增强知识图问题回答(KGQA)中的多跳推理的见解。这个概念很重要,因为它...
致力于学术传播和科学普及,重点关注AI、生命科学等前沿科学。 通过上下文学习,多模态大语言模型可对癌症病理图像进行分类 医学图像分类需要标注特定任务的数据集,这些数据集用于从头开始训练深度学习网络,或对基础模型进行微调。然而,这一过程对计算和技术要求很高。在语言处理领域,上下文学习提供了另一种选择,即模型从提示...
人工智能的发展热潮归功于两个前提条件:硬件处理能力和训练人工智能模型的大数据形成和普及。 随着深度学习等技术不断进步,再加上大型语言模型和生成式人工智能等新工具出现,人工智能迎来发展的大好时机。我们是幸运者、见证者、参与者。 1,OpenAI公司的超级人工智能(AI): ...
控制中心、快捷组件和底部工具栏也支持自定义。此外,还搭载了adigo sense ai大模型,实现全球独创的“车载教育专家”,并配备4音区语音交互,支持多国语言识别。 智能驾驶:采用“BEV(纯电动汽车)+OCC(占用网络技术)+Transformer(基于自注意力机制的神经网络模型)”的智能驾驶方案,配备一颗英伟达Orin-X芯片,以及一颗高...
#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 - 星云于20240314发布在抖音,已经收获了6.3万个
该方法通过将字符分解为部首并构建图表示,利用图卷积网络生成部首嵌入,并结合字符嵌入形成最终表示。提高了模型对共享部首信息的理解,并展示了较高的灵活性。文章提供了代码实现,包括字符嵌入和部首分解示例,同时提出了对图构建、复杂图神经网络和多模态融合的优化方向。