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隱私保護和網(wǎng)絡瓶頸等因素導致數(shù)據(jù)集天然分割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少,冷啟動等問題,傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構:現(xiàn)有機器學習基于獨立同分布假設,同一模型用在非獨立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。來自:百科G embedding的優(yōu)化目標和語言模型的優(yōu)化目標結合起來,一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標,最后得到一個能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下: 小結 上述方法都在嘗試打破LLM和KG兩類不同知識表示的邊界,促使LLM這種概率模型能利用KG靜態(tài)的、符號化的知識;促使KG來自:百科
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