GPT，2是一个大规模无监视言语模型，它可以生成连接的文本段落，在许多言语建模基准上成功最先进的功能，并口头基本的阅读了解、机器翻译、问答和总结——一切这些都不须要针对特定义务的训练，GPT，2是GP...

GPT，3是一个具有1750亿个参数的自回归言语模型，比任何以前的非稠密言语模型多10倍，关于一切义务，GPT，3均无需任何梯度降级或微调即可运行，义务和少样本演示齐全经过与模型的文本交互来指定，可以...

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...

引言随着人工智能的飞速开展，机器学习，特意是深度学习，在过去几十年中在许多畛域和运行中取得了清楚的成就，例如，卷积神经网络，CNN，在图像分类和视觉对象识别方面的准确性经常超越人类，推进了智能驾驶车辆...

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...

探求视频了解的新境界，Mamba模型引领计算机视觉钻研新潮流！传统架构的局限已被冲破，形态空间模型Mamba以其在长序列处置上的共同长处，为视频了解畛域带来了反派性的改革，来自南京大学、上海人工默认试...