新的推荐系统框架 为了解决这一问题,研究人员提出了一种新的推荐系统框架,将图神经网络和大型语言模型相结合,利用图神经网络提取用户和商品之间的复杂关系,利用大型语言模型理解自然语言文本,从而提供更精准的推荐服务。 具体来说,这个框架包括以下几个关键步骤: 构建用户-商品交互图:根据用户的点击、购买等历史行为数据...
首个可交错生成文本和图形的 MLLM | 虽然大语言模型(LLM)已经集成了图像,但将其适用于图形仍然具有挑战性,这限制了它们在材料和药物设计中的应用。这一困难源于需要在文本和图形之间进行连贯的自回归生成。为了解决这个问题,来自圣母大学、麻省理工学院的研究团队及其合作者推出了 Llamole,它是首个能够交错生成文本...
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 ...
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。
4、机器学习(machine learning):是一种人工智能的子集,利用算法和数据,使计算机能够在没有明确编程指令的情况下执行特定任务。5、深度学习(deep learning):是一种高级的机器学习,使用多层神经网络来处理复杂数据。6、NLP(自然语言处理):致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。7、LLMs(大语言模型):使用深度...
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...
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...
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,翻译精准高效。支持网页版图片批量翻译... 语言翻译 象寄翻译 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、...
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...
技术:结合图神经网络和大型语言模型,处理复杂的数据关系。应用:广泛应用于学术网络分析、电子商务推荐和金融风险管理等领域。GraphAgent 是什么研发机构:由香港大学和香港科技大学(广州)联合推出。数据处理能力:能够处理现实世界中结构化(如图连接)和非结构化(如文本、视觉信息)格式的数据,这些数据包含复杂的关系和相互...