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...
GFM-RAG模型 | 这篇论文介绍的GFM-RAG模型,是AI领域的一个重要创新成果。它通过构建知识图谱索引(KG-index)和图神经网络(GNN)来提升大型语言模型(LLM)在复杂推理任务中的表现。GFM-RAG的核心在于其查询依赖的GNN,能够动态调整信息传递过程,捕捉查询与知识之间的复杂关系,并在单步推理中完成多跳推理任务。这种设计不...
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...
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...
象寄翻译是是象寄科技推出的AI图片和视频翻译神器,基于文本识别、文本翻译以及图像/视频修复、文字渲染等技术,为用户提供高效精准的翻译图片/视频服务。象寄翻译在AI的加持下,可以最大限度地保留原图片和视频的质量,将文字准确翻译成你想要的语种。 象寄翻译的主要功能 AI图片翻译。基于深度学习的图片翻译模型,翻译精...
一、知识图谱和大语言模型的历史 回顾人工智能的历史我们会发现,知识图谱和大语言模型有着极深的渊源。知识图谱来源于语义网络(Semantic Network)[Sowa, 1991],而大语言模型是来源于神经网络(Neural Network)[Anderson 1995],两种都是基于图的表示方法。一般认为,以知识图谱为代表的符号化知识表示方法更适合表示需要精...
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...
利用这些工具绘图开组会时惊艳所有人 令人眼前一亮的神经网络可视化和设计工具,今天就给大家分享一个神经网络绘图工具大集合,里面一共有23个绘图工具,无论是组会汇报、科研论文以及学术报告都能用到这些工具支持直接打印黑白图、球体图、彩色图等多种可 - Miu同学于20241
以下是对八大常见神经网络算法的简要介绍:1. 卷积神经网络:- 特点:专门处理图像和音频等网格状数据。- 原理:通过卷积层提取特征,池化层减少参数。- 应用:图像识别、语音识别。2. 循环神经网络:- 特点:适用于时间序列和文本等序列数据。- 原理:通过循环传递信息,捕捉序列上下文。- 应用:语言模型、语音识别。#深度...
研究员们测试了四种图方法:(1) 图提示词、(2)长推理过程、(3)具有图输入能力的语言模型、(4) 用图神经网络完善大模型的输出,发现四种方法都能提升语言模型的规划能力,其中方法(4)效果最佳。此外,研究员们还证明了 Transformer 拥有足够的表达能力可以解决图决策问题,但自然语言和自回归损失函数的归纳偏置影响了它...