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    割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少,冷启动等问题,传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构:现有机器学习基于独立同分布假设,同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。 d) 资
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    第一种融合路线是KG增强LLM,可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例,一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入,并遮盖其实体或者关系来进行预训练,使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是LLM增强KG。LLM可用于KG构建、KG
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