提示学习的核心思想是，通过改造下游任务、增加专家知识，使任务输入和输出适合原始语言模型，从而在零样本或少样本的场景中获得良好的任务效果。生成任务表达单一的，样本也不多的，可适当调低temperature,生成的样子跟训练集的比较像；它的核心思想是在预训练模型每层中插入用于下游任务的参数，在微调时将模型主体冻结，仅训练特定于任务的参数，从而减少训练时算力开销。把之前的LoRA跟base model合

不匹配级联指的是级联的维度的索引不一致。例如纵向级联时列索引不一致，横向级联时行索引不。按照行或列进行合并，axis=0为列索引，axis=1为行索引。内连接： 类似交集， 只显示共同的部分，只连接匹配的项。外连接：类似并集，显示所有数据，补NaN（默认模式）。对应索引没有值，会自动用NaN填充。

本文提出了一种基于强化学习的大型语言模型微调方法（RLLM-EduQG），用于教育问题生成任务。针对传统交叉熵训练存在的暴露偏差和指标不一致问题，该方法采用混合目标函数结合交叉熵和强化学习损失，优化Google FLAN-T5模型。实验表明，该方法在SciQ数据集上能生成语法和语义准确的教育问题，性能优于现有方法。创新点在于引入强化学习框架，同时考虑BLEU等离散指标和语义相似度，提升了生成问题的

LLaRA：融合语言模型与传统推荐系统的新型框架 本文提出大型语言推荐助手(LLaRA)，一种结合大型语言模型(LLM)与传统顺序推荐系统优势的创新框架。传统方法通常仅使用项目ID或文本元数据进行推荐，存在知识覆盖不全或行为模式理解不足的局限。LLaRA通过混合提示方法，将传统推荐模型学习的行为嵌入与文本特征相结合，并采用课程学习策略：先使用纯文本提示预热模型，再逐步引入混合提示以整合行为知识。实

摘要 本文提出了一种创新的统一推荐范式P5（预训练、个性化提示和预测范式），将各类推荐任务统一为文本到文本的生成框架。P5通过自然语言序列表示用户-项目交互、元数据等信息，利用语言建模目标进行多任务预训练，实现了不同推荐任务间的知识共享。该方法支持基于提示的零样本预测，减少了微调需求，并展现出对新颖提示和未知项目的泛化能力。实验验证了P5在五个推荐任务上的有效性，包括顺序推荐和评论生成等。P5标志

迭代计算）后续对数据进行各类计算，都是基于RDD。7. 数据输入：通过PySpark代码加载数据。数据输入：通过SparkContext。或使用国内代理镜像网站（清华大学源）的数据输出相关成员方法，将结果输出到。的parallelize成员方法，将。数据计算：读取到的数据转换为RDD。数据计算的方法，返回值依旧是RDD。、元组、字典、文本文件、数据库等。对象称之为分布式弹性数据集，是。通过Spar

ss.fit_transform(x_train, y_train)：对训练数据进行归一化。pca.fit_transform(x_train)：对训练数据进行 PCA 降维。",np.NaN)：将 "?降维（PCA）：pca = PCA(n_components=2)：创建 PCA 实例，设置为 2 维。模型评估：score = forest.score(x_test, y_test)：在测试集

在图中，节点表示事物、属性、概念、状态、事件、情况、动作等含义，节点之间的弧表示它所连接的两个节点之间的语义关系，根据表示的知识情况需要定义弧上的标识，一般该标识是谓词逻辑中的谓词，常用的标识包括实例关系、分类关系、成员关系、属性关系、包含关系、时间关系、位置关系等。此外，语义计算是知识表示的重要目标，基于符号的知识表示方法无法有效计算实体间的语义关系，如下图所示。知识表示作为知识抽取、融合、建模

属性主要是针对实体而言的，以实现对实体的完整描述，由于可以把实体的属性看作实体与属性值之间的一种名词性关系，所以属性抽取任务就可以转化为关系抽取任务，例如，采用SVM方法将人物属性抽取问题转化为人物的关系抽取，提出的基于规则与启发式的抽取方法能够从Wikipedia和WordNet半结构化网页中自动抽取出属性和属性值，其抽取的准确率可达95%，并因此得到了著名的本体知识库YOGO，还有直接从非结构

随着知识图谱技术及应用的不断发展，图谱质量和知识完备性成为影响知识图谱应用的两大重要难题，以图谱质量提升、潜在关系挖掘与补全、知识统计与知识推理作为主要研究内容的知识计算成为知识图谱应用的重要研究方向。研究表明，融合已有先验知识和极少量的样本进行模型训练，能够很好的解决小样本量场景下的知识计算模型训练所面临的问题，基于开发世界假设，在进行知识图谱的逻辑推理和计算时，对未发现、不存在的、新产生的知识