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來自:百科。比如,KEPLER是一個統(tǒng)一的模型來進行統(tǒng)一表示,它將文本通過LLM轉成embedding表示,然后把KG 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 上述方法都在來自:百科
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智能建模”,進入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型,進入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中,配置告警模型基礎信息。 告警模型基礎配置參數說明: 參數名稱 參數說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴重程度 設來自:專題ModelArts訓練中新增了超參搜索功能,自動實現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能,在無需算法工程師介入的情況下,即可自動進行超參的調優(yōu),在速度和精度上超過人工調優(yōu)。 ModelArts訓練中新增了超參搜索功能,自動實現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod來自:專題
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