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    件工程1.0到软件工程3.0时代,当GPT一类大模型发布之后,软件工程发生革命性的变化、出现软件新范式ML-DevOps(机器学习驱动研发和运维):模型驱动开发、模型驱动运维,未来软件的形态将是“软件即模型(SaaM)”,在大模型底座上软件效能和质量将得到极大提升。 同济大学特聘教授
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    G embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来,一起作为KEPLER模型的优化目标,最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下: 小结 上述方法都在尝试打破LLM和KG两类不同知识表示的边界,促使LLM这种概率模型能利用KG静态的、符号化的知识;促使KG
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    行作为一个记录,列模型数据库以一列为一个记录。(这种模型,数据即索引,IO很快,主要是一些分布式数据库) 键值对模型:存储的数据是一个个“键值对” 文档类模型:以一个个文档来存储数据,有点类似“键值对”。 常见非关系模型数据库: 列模型:Hbase 键值对模型:redis,MemcacheDB
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    时间:2020-09-24 16:51:33 定制语音识别,基于深度学习技术,提供针对特定领域优化的语音识别能力,并可自定义语言模型。可根据客户特定需求深度定制,提升产品的人机交互体验。 产品特性 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景和语料进行优化,语音识别率达到业界领先 前沿技术
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