Výsledky vyhľadávania - 大规模语言模型(LLM)
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基于大规模语言模型的知识图谱可微规则抽取
ISSN: 1673-9418Vydavateľské údaje: 陕西省大数据知识工程重点实验室,西安 710049%西安交通大学 系统工程研究所,西安 710049 10.10.2023Vydané v 计算机科学与探索 (10.10.2023)“…预训练语言模型的知识图谱可微规则抽取方法DRaM,将离散的一阶逻辑规则与连续的向量空间进行融合.针对规则中的原子公式顺序对推理过程产生的影响,通过引入大规模预训练语言模型对推理过程进行编码来解决.融合一阶逻辑规则的可微推理方法DRaM,在三个知识图谱数据集Family、Kinship和UMLS上进行的链接预测任务获得了较…”
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基于大语言模型的移动应用可访问性增强方法
ISSN: 1002-137XVydavateľské údaje: 上海市数据科学重点实验室(复旦大学)上海 200438 15.12.2024Vydané v 计算机科学 (15.12.2024)“…TP311; 移动应用可访问性(Mobile Application Accessibility)是指移动应用程序设计和实现的程度,目的是确保任何用户都能够轻松地访问和使用该应用.国内移动应用市场上的海量应用中支持无障碍功能的应用少之又少,与数量庞大且与日俱增的老年群体和视觉障碍群体追求享受数字时代红利、打破数字鸿沟的愿景产生矛盾.大规模语言模型(Large Language Model,LLM…”
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储能变流器信号高精度故障诊断方法
ISSN: 1000-3428Vydavateľské údaje: 南京南瑞继保电气有限公司研究院,江苏南京 211102%国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院电网技术中心,内蒙古呼和浩特 010000 2024Vydané v 计算机工程 (2024)“…方法的性能也不尽如人意.为此,提出一种基于大模型知识和通道注意力网络的储能变流器功率模组故障诊断方法LLMCAN.首先通过预训练的大规模语言模型,在特征提取过程中利用丰富的领域知识,增强模型对复杂功率模组振动信号的分析能力.其次引入通道注意力网络使模型能够自适应学习信号中不同通道之间的关系,提高故障诊断的准确性.在包含1…”
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Memory-efficient tensor parallelism for long-sequence Transformer training
ISSN: 2095-9184, 2095-9230Vydavateľské údaje: Hangzhou Zhejiang University Press 01.05.2025Vydané v Frontiers of information technology & electronic engineering (01.05.2025)“…Transformer-based models like large language models (LLMs) have attracted significant attention in recent years due to their superior performance…”
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基于LLM的多粒度口令分析研究
ISSN: 2096-109XVydavateľské údaje: 上海交通大学网络空间安全学院,上海 200240 25.02.2024Vydané v 网络与信息安全学报 (25.02.2024)“…TP309; 基于口令的认证是常见的身份认证机制.然而,大规模口令泄露事件时有发生,表明口令仍面临着被猜测或者盗用等风险.由于口令可以被视作一种特殊的自然语言,近年来运用自然语言处理技术进行口令分析的研究工作逐渐展开.目前少有工作在大语言模型(LLM,large language model…”
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大模型驱动的科技政策法规问答系统研究
ISSN: 1673-9418Vydavateľské údaje: 军事科学院 军事科学信息研究中心,北京 100142%河北工程大学 信息与电气工程学院,河北 邯郸 056038%军事科学院 军事科学信息研究中心,北京 100142%国防科技大学 计算机学院,长沙 410037 01.09.2024Vydané v 计算机科学与探索 (01.09.2024)“…TP391; 科技政策法规问答系统(Q&A)在帮助公众理解和应用科技法规方面发挥关键作用.大语言模型(LLM)可以显著提升科技政策法规问答系统的准确性和效率.然而,基于大语言模型的科技政策法规问答系统仍然存在以下问题:缺乏大规模高质量的科技政策法规问答数据集,且现有自动构建大规模数据集的方法在引用和整合政策法规知识方面…”
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基于大语言模型的中文科技文献标注方法
ISSN: 1000-3428Vydavateľské údaje: 北方工业大学信息学院,北京 100144 2024Vydané v 计算机工程 (2024)“…TP391; 高质量的标注数据是中文科技文献领域自然语言处理任务的重要基石.针对目前缺乏中文科技文献的高质量标注语料以及人工标注质量参差不齐且效率低下的问题,提出一种基于大语言模型的中文科技文献标注方法.首先,制定适用于多领域中文科技文献的细粒度标注规范,明确标注实体类型以及标注粒度;其次,设计结构化文本标注提示模板和…”
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