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2024-09-13

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2024-09-13

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2024-08-29

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2024-08-29

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怎么解决大模型中的多轮对话问题? 难点: 在多轮对话中,模型需要记住并正确理解之前对话的上下文。 大型模型虽然能处理较长的上下文,但仍然存在记忆限制,无法记住非常早期的对话信息。 在对话过程中,模型需要抽取关键信息并更新对话状态。 解决办法: 拼接历史query策略
2024-05-29

基于知识图谱和知识库的大模型对话系统(四)

基于知识图谱和知识库的大模型对话系统(四) 利用chatglm-6b作为核心模型,基于flask构建后端的对话模型
2024-05-24

基于知识图谱和知识库的大模型对话系统(三)

基于知识图谱和知识库的大模型对话系统(三) 补全知识图谱 数据准备: 使用现有的知识图谱作为基础数据源。 将数据集分为50%的训练/验证数据和50%的测试数据。
2024-05-20