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LLMs之HFKR：HFKR(基于大语言模型实现异构知识融合的推荐算法)的简介、原理、性能、实现步骤、案例应用之详细攻略
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HFKR的简介文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-741035.html
异构知识融合:一种基于LLM的个性化推荐新方法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-741035.html
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大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。来自百度百科 发展历史 2020年9月，OpenAI授权微软使用GPT-3模
文本匹配任务在自然语言处理领域中是非常重要的基础任务，一般用于研究两段文本之间的关系。文本匹配任务存在很多应用场景，如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，这些自然
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©PaperWeekly 原创 · 作者 | 缥缈孤鸿影 引言 ChatGPT 的横空出世，在整个自然语言处理乃至人工智能领域均掀起波澜。不同于普通的闲聊式机器人和任务型智能客服仅局限于固定场景，ChatGPT 具有相当丰富的知识储备，对于很多冷门的知识，它亦能对答如流，堪称当代“百晓生”
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在上一篇《Generative AI 新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（Text Generation）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，以及 GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题： 大型语言模型 （Large Language Models，或简写为
