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【LLM之KG】CoK论文阅读笔记
研究背景 大规模语言模型（LLMs）在许多自然语言处理（NLP）任务中取得了显著进展，特别是在零样本/少样本学习（In-Context Learning, ICL）方面。ICL不需要更新模型参数，只需利用几个标注示例就可以生成预测。然而，现有的ICL和链式思维（Chain-of-Thought, CoT）方法在复杂推理任务上仍存在生成的推理链常常伴随错误的问题，导致不真实和不可靠的推理结果。
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注册地址： https://register.us.kg/auth/register 号码和地址我是随便填的，不知道对以后有没有影响 收到激活邮件，可能在垃圾箱里 接下来是有个KYC验证，需要填写信息和上传KYC照片，我也是乱填的和乱上传的。可以去找找有没有现成的图片上传上去 验证成功后，就可以进入主页了，点击域名注册，填写你想要的域名，点击查看，如果没有被占用的话就可以注册了
####好好好好######KG-知识图谱入门-王昊奋课程详细笔记（附课件、课程链接与详细笔记）
毕设导师给的方向是知识图谱，所以就在B站看了王昊奋老师（小象学院）的课程。整个课程11集，每集将近两个半小时。观看地址： https://www.bilibili.com/video/av25435535?from=search&seid=5479672111819637431 讲真一开始看这个视频的时候是很崩溃的，讲的还是偏理论，于是自己硬着头皮1.5倍速看完，记了整整十页的笔记，才算对知识
LLM⊗KG范式下的知识图谱问答实现框架思想阅读
分享一张有趣的图，意思是在分类场景下，使用大模型和fasttext的效果，评论也很逗。 这其实背后的逻辑是，在类别众多的分类场景下，尤其是在标注数据量不缺的情况下，大模型的收益是否能够比有监督模型的收益更多。这个例子虽然没有说标注数据量，但估计量不会少。 我们继续回到知识图谱与大模型的话题: 读到一个大模型和知识图谱融合的有趣工作《 Think-on-Graph: Deep and Re
KG-知识图谱入门-王昊奋课程详细笔记（附课件、课程链接与详细笔记） 内有资源
https://blog.csdn.net/qq_36342854/article/details/84893348
知识图谱实战导论：从什么是KG到LLM与KG/DB的结合实战
前言 本文侧重讲解： 什么是知识图谱LLM与langchain/数据库/知识图谱的结合应用 比如，虽说基于知识图谱的问答 早在2019年之前就有很多研究了，但谁会想到今年KBQA因为LLM如此突飞猛进呢 第一部分 知识图谱入门导论 1.1 什么是知识图谱 为了写本第一部分的图谱入门导论，我特意看了下七月在线的知识图谱入门实战的所有课件，对于快速梳理 非常不错，因此本部分2/3的内容都
PLAN B KRYPTO ASSETS GMBH CO. KG 普兰资产管理公司
引领加密技术不断演进 PLAN B KRYPTO ASSETS普兰资产管理以其独创的「Trident Strategy三叉戟模型」技术为基础，持续推动加密技术的发展，打造 Schutz（舒茨盾） AI 金融隐私匿名公链。致力于提供高效的技术服务，基于机构级的顶尖技术平台，不仅为数字资产注入强大动力，同时持续安全地支持加密金融市场的发展。 普兰资产打造全球领先的基于人工智能匿名交易生
探索检索增强生成（RAG）技术的无限可能：Vector+KG RAG、Self-RAG、多向量检索器多模态RAG集成
探索检索增强生成（RAG）技术的无限可能：Vector+KG RAG、Self-RAG、多向量检索器多模态RAG集成 由于 RAG 的整体思路是首先将文本切分成不同的组块，然后存储到向量数据库中。在实际使用时，将计算用户的问题和文本块的相似度，并召回 top k 的组块，然后将 top k 的组块和问题拼接生成提示词输入到大模型中，最终得到回答。 优化点： 优化文本切分的方式，组块大小和重叠
KG+LLM(一)KnowGPT: Black-Box Knowledge Injection for Large Language Models
论文链接：2023.12-https://arxiv.org/pdf/2312.06185.pdf 1.Background & Motivation 目前生成式的语言模型，如ChatGPT等在通用领域获得了巨大的成功，但在专业领域，由于缺乏相关事实性知识，LLM往往会产生不准确的回复（即幻觉）。许多研究人员企图通过外部知识注入提高LLM在专业领域的表现，但许多最先进的llm都不是开源的，这
KG-知识图谱入门-王昊奋课程详细笔记（附课件、课程链接与详细笔记）
毕设导师给的方向是知识图谱，所以就在B站看了王昊奋老师（小象学院）的课程。整个课程11集，每集将近两个半小时。观看地址： https://www.bilibili.com/video/av25435535?from=search&seid=5479672111819637431 讲真一开始看这个视频的时候是很崩溃的，讲的还是偏理论，于是自己硬着头皮1.5倍速看完，记了整整十页的笔记，才算对知识
新KG视点 | 王昊奋梁磊——新一代工业级知识图谱语义框架
OpenKG 大模型专辑 导读 知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。在这一背景下，OpenKG组织新KG视点系列文章——“大模型专辑”，不定期邀请业内专家对知识图谱与大模型的融合之道展开深入探讨。本期邀请到同济大学特聘研究员王昊奋和蚂蚁集团梁磊分享“新
“新KG”视点 | 知识图谱与大语言模型协同模式探究
OpenKG 大模型专辑 导读 知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。在这一背景下，OpenKG组织新KG视点系列文章——“大模型专辑”，不定期邀请业内专家对知识图谱与大模型的融合之道展开深入探讨。本期特别邀请到天津大学王鑫教授、同济大学王昊奋研究员和天
[转载] 将kg/m^2转化为mm的理解
在使用IGSNRR的降水数据时，发现单位为kg/m^2，故检索与mm的换算关系，发现如下可参考内容： 在NCEP再分析资料中，降水率的单位是kg/m^2/s，文献中提到kg/m^2等效于mm，可能一下子想不明通，下面给出我对这个转换的理解。 其实直观的理解为： 我们将1kg的水，倒在1m^2的地面上，地面的厚度将会是多少？这样理解问题可能就容易很多。 m=ρ*V=ρ*S*h=1000k
为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生
我的知乎专栏，对知识图谱感兴趣的朋友可以关注。 标题的命名顺序可能让有的读者不太习惯。通常在介绍一个陌生事物的应用前，我们先给出其定义。之所以换个顺序，是为了不让读者一开始就接触比较冰冷生硬的概念刻板描述(后面我尽量用更具体、准确的例子来表达)，另一方面也是为了通过现实生活中的例子自然的引入知识图谱的概念。希望通过这种方式加深读者的印象和理解。为了减轻读者理解的负担，我尽可能地避免引入过多的概念
![[正在进行中...] KG object detection](https://img-blog.csdnimg.cn/20190819105915231.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1NBUkFDSF9XT05H,size_16,color_FFFFFF,t_70)
[正在进行中...] KG object detection
文章目录 The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification模型数据集case Object Detection Meets Knowledge Graphs方法数据集case Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks方法GC
LG KG 800巧克力对其他手机的真实角色模型
LG KG 800巧克力对其他手机的真实角色模型 新的LG KG800手机的模型，也被称为LG巧克力，以它惊人的特征影响了手机市场。 LG的巧克力手机，其豪华和时尚的设计，配备了触摸感应垫和导航，使得它从它的同时代人不同。独自一个温暖的触摸激活手机的触摸板保证了触摸板将不会被激活，在用户袋，公文包或上衣口袋里时。这款手机配备了豪华，紧凑的设计为95 X 48 X15.2毫米和重量83克包括装电池的
Jmeter导入jmx文件报错: kg.apc.jmeter.vizualizers.CorrectedResultCollector的解决方法
目录： 错误日志：操作步骤：具体操作： 错误日志： 最近在Jmeter打开测试计划时报一下错误： 操作步骤： ①下载插件 jmeter-plugins.org ②导入插件到jmeter安装目录的\lib\ext下 ③重启Jmeter ④打开文件，并下载刚才导入的包。 具体操作： ①下载插件: jmeter-plugins.org. ②导入插件: Jme
实验报告册------Python函数的定义和调用:设计一个calc_bmi函数，根据用户输入的身高（m）和体重（kg），调用该函数，算出BMI（身体质量指数）并返回两个值，第一个返回值是浮点型的BM
题目： 设计一个calc_bmi函数，根据用户输入的身高（m）和体重（kg），调用该函数，算出BMI（身体质量指数）并返回两个值，第一个返回值是浮点型的BMI值，第二个返回值是字符串，说明体型是偏廋，正常，超重，还是肥胖。根据这两个返回值输出计算结果。 要求：不限定函数调用时的参数顺序,可以身高在前，体重在后，也可以反过来。 例：bmi, text = calc_bmi(身高和体重) #
python练习：赋值运算 =＞ 输入身高，体重，求BMI = 体重(kg)/身高(m)的平方。
赋值运算 => 输入身高，体重，求BMI = 体重(kg)/身高(m)的平方。 代码： height = float(input(‘请输入您的身高（m）：’)) weight = float(input(‘请输入您的体重（kg）：’)) bmi = weight / height ** 2 print(f’您的BMI值为{bmi}') 注释：身高体重都有可能是小数，所以用float（） 输
MATLAB代码，课设。容器内有100L盐水，含盐10kg。 现以每分钟3L的速度注入含有0.01kg的盐水（假定两种盐水立即均匀混合），同时又以每分钟2L的均匀速度从容器内抽出盐水，按要求完成下面题
题目： 容器内有100L盐水，含盐10kg。 现以每分钟3L的速度注入含有0.01kg的盐水（假定两种盐水立即均匀混合），同时又以每分钟2L的均匀速度从容器内抽出盐水，按要求完成下面题目： (1)用模拟法每隔10min计算一次容器内盐水的体积、含盐量和含盐率，观测60min后盐水的含盐量； (2)建立微分方程；计算60min后容器内盐水的含盐量； (3)做出用上述两种方法得到的容器内盐水含盐量随时