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...

这是UIUCZifengWang等宣布在ICLR24上的论文，论文标题，BioBridge，BridgingBiomedicalFoundationModelsviaKnowledgeGraphs论文...

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...

一、引言常识图谱和大型言语模型都是用来表示和处置常识的手腕，不同于大型言语模型，常识图谱中的常识理论是结构化的，这样的结构让其具备更强的准确性和可解释性，常识图谱嵌入，KnowledgeGraphEm...

一、引言多模态常识图谱补全，MMKGC，经过将实体的结构、视觉和文本消息归入常识图谱的示意学习模型中，来预测多模态常识图谱中缺失的三元组，在这个环节中，来自不同模态的消息将共同用于度量一个三元组的正当...