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LM，可在LLMs的预训练和推理阶段引入KGs；2）LLM增强KG，LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA（基于图谱的问答）等多种场景；3）LLM+KG协同使用，主要用于知识表示和推理两个方面。该文综述了以上三个路线的代表性研究，探讨了未来可能的研究方向。来自：百科![]()
NULL约束来实现。因为用主键约束对数据质量过高，所以在物理实现上，一般会降低约束性要求，主键更多的反映在逻辑概念上； 正则化：逻辑模型设计尽量做到满足三范式标准，进行规范化设计；物理模型追求性能要进行反范式化，就是非正则化处理。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
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使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 时间：2020-12-02 10:27:51 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。 实验目标与基本要求 通过本实验，您将能够： ① 使用ModelArts来自：百科![]()
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