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...

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...