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趨勢。 然而，在實際智能化開發(fā)過程中，企業(yè)往往面臨以下困難： 大模型部署成本高，行業(yè)定制復雜 大模型的訓練和推理需要大量的計算資源，且需要專業(yè)的運維團隊進行管理，不同行業(yè)對模型的需求差異大，需要針對特定行業(yè)進行模型微調，開發(fā)一個智能化應用門檻還是較高的。 缺少快速定制助手的工具開發(fā)平臺來自：百科![]()
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域點擊跳轉后內容的確是隱私聲明。我們使用了LDA主題模型來判斷文本內容是否是隱私政策。通過驗證的樣本都收納到數(shù)據(jù)集中，然后用這些標注數(shù)據(jù)進行第一版的目標識別模型訓練。 訓練出來的模型只是利用傳統(tǒng)圖像處理能夠識別成功的圖片進行學習。對于不成功的圖片，我們進一步使用 OCR 。OCR能夠來自：百科![]()
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用常規(guī)的方式訓練模型一個算法耗時長，準確率低。我們依托于預訓練大模型、小樣本學習等技術，可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強技術，可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量儲備，而且還可以讓算法模型的準確率提升來自：百科![]()
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第一種融合路線是KG增強LLM，可在LLM預訓練、推理階段引入KG。以KG增強LLM預訓練為例，一個代表工作是百度的ERNIE 3.0將圖譜三元組轉換成一段token文本作為輸入，并遮蓋其實體或者關系來進行預訓練，使模型在預訓練階段直接學習KG蘊含的知識。 第二種融合路線是LLM增強KG。LLM可用于KG構建、KG來自：百科![]()
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