知识图谱的介绍1![思维导图，帮助复习](https://img-blog.csdnimg.cn/20210223202656164.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hla2VuYQ==,size_16,color_FFFF

案例1List item。// A code blockvar foo = 'bar';// An highlighted blockfrom py2neo import Graph,Node,Relationship,NodeMatcherimport py2neog=Graph('http://localhost:7474')g.delete_all()g=Graph('http://loca

model parallel 可以是model的不同layer分在不同的GPU上，也可以是model的的Tensor calculation 分在不同的GPU上。是基于megetron_LM （github中有官方介绍），代码中的pretrain文件下的部分。data format: json (not text) _数据工具：Datalab.——加载数据。公开的模型，适用于处理的任务类型存在一些

怎么谈？感觉这些NER工具都是面向的是通用领域，训练语料质量残差不齐，不要抱太大希望可以直接用在specific field。我实验的这几个中，感觉是spacy还算是好用一些的，剩下的一般吧。总结下的话，质量真不咋地。。。试验文件在github存放。...

先猜一下，为神魔会有这种方案出来？我想是因为end-2-end的调优是比较简单快速，而且效果相较而言还能够接受的一种，但是，在LLM上的微调，参数规模太大了，很难有效的调整，又能够适应小游玩家，又能提高效率，在LLM中加入条件控制语句就成了一种方案。文中还解释了一种场景，是在比较细节的调整中，比如人的姿势，如果使用prompt的方式的话，很难调整效果达到一个可接受的情况。controlnet的参数

大模型的解释-语言模型（GPT4 解释 GPT2）

XBRL是针对金融数据集中的数字等实体进行标注，实体类型种类较多，在FiNer中，涵盖了139个type。文章给出的解释是，中文不类似于英文以空格来分词，中文没有明显的分词标志，所以提出了一种用于中文NER的方法。具体来说，给定一个被注释的实体，一部分概率被分配给其周围的跨度，而剩余的概率1-被分配给最初被注释的跨度。不在考虑使用硬边界（确定性实体边界，非0即1），二是软边界（边界周围也可能是实体

Genetic Prompt Search (GPS) 通过提示改进少样本学习，它利用遗传算法自动搜索高性能提示遗传提示搜索 (GPS) 算法，该算法使用生成模型逐渐改变提示，并根据它们在小型开发集上的表现来选择候选者。GPS不需要更新任何参数，只是为每个下游任务搜索最优的硬提示。

#利用维基百科训练的模型，完成词嵌入import tensorflow_hub as hubembed = hub.load("https://tfhub.dev/google/Wiki-words-500/2")embeddings = embed(["cat is on the mat", "dog is in the fog"])english_sentences = ["dog", "Pu

它的可视化功能旨在响应给定的Cypher查询来显示存储在数据库中的基础数据的节点图表示，从而显示节点的圆和关系的线。与Neo4j的连接非常简单明了，并且由于它是在Neo4j的属性图模型的基础上构建的，因此 Neovis 的数据格式与数据库保持一致。凭借广泛的可扩展性和大型功能集，可以满足您所有的可视化需求。Neo4j的设计本质上是非常直观的，使用节点和关系，用户可以轻松地将数据建模为开发人员、数据