Untuk menjadikan model besar memainkan peranan yang lebih besar, ia tidak dapat dipisahkan daripada elemen utama asas pengetahuan.

Dalam dunia model besar, terdapat beberapa perkataan slanga, seperti "kad lukisan" dan "memurnikan alkimia". Istilah ini kedengaran mudah dan menyeronokkan, tetapi untuk "elixir" benar-benar berfungsi, terdapat elemen utama di sebaliknya - pangkalan pengetahuan. Dalam pangkalan pengetahuan ini, sejumlah besar maklumat dan teknik disimpan untuk membantu pemain lebih memahami dan menggunakan slanga ini. Pangkalan pengetahuan bukan sahaja mengandungi peraturan dan permainan permainan, tetapi juga melibatkan cerita latar belakang dan pengenalan watak permainan Daripada pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan penjanaan kandungan kepada pengecaman imej, model besar telah menunjukkan keupayaan yang menakjubkan dalam pelbagai bidang. . Walau bagaimanapun, apabila model besar menangani masalah dalam bidang tertentu, hasil output mungkin tidak tepat atau cukup relevan kerana kekurangan pengetahuan latar belakang yang diperlukan.

Bagaimanakah kita harus memahami pangkalan pengetahuan yang dibina khas untuk AI?

Idea teras pangkalan pengetahuan adalah untuk membolehkan model besar menggunakan pengetahuan tambahan Ia bukan sahaja penyimpanan data, tetapi juga mengandungi maklumat yang disahkan dan teratur.

Proses aplikasi model besar selalunya memerlukan pemprosesan data yang sangat khusus dan kompleks. Dengan memperkenalkan pangkalan pengetahuan, model mempunyai akses kepada data berkualiti tinggi dan sangat berkaitan, dengan itu meningkatkan ketepatan keputusan. Contohnya, dalam bidang perubatan, pangkalan pengetahuan boleh menyediakan penyelidikan perubatan dan data percubaan klinikal terkini, membolehkan AI membuat diagnosis dan pengesyoran rawatan yang lebih tepat.

Dengan menyediakan maklumat khusus, meningkatkan kualiti data, menyokong penaakulan yang kompleks dan mengemas kini pengetahuan secara dinamik, pangkalan pengetahuan membolehkan model besar memainkan nilai dan peranan yang lebih besar dalam aplikasi praktikal, yang boleh dikatakan lebih berkuasa.

Berdasarkan pelbagai kelebihan pangkalan pengetahuan, keupayaan pelbagai boleh dibangunkan melalui latihan model, seperti enjin carian pintar, alat pengesahan automatik, alat pemprosesan bahasa, pembantu automatik, dll., untuk mengekstrak dan mengurus pengetahuan dengan lebih mudah dan menambah baik kecekapan kerja pekerja.

Isu Strategi Transformasi Digital ini akan menumpukan pada membina rangka kerja asas pengetahuan AI untuk membincangkan cara membina pangkalan pengetahuan AI yang cekap dan pintar Kami juga menemui beberapa alatan produk di pasaran untuk melihat dengan lebih dekat. Di bawah gelombang transformasi digital, asas pengetahuan AI memainkan peranan penting. Ia adalah sistem untuk penyimpanan berpusat, pengurusan dan perkongsian pengetahuan yang boleh membantu organisasi menggunakan dan menggunakan sumber pengetahuan dengan berkesan. Asas pengetahuan AI terutamanya merangkumi pengumpulan dan penyepaduan pengetahuan Ringkasnya, pangkalan pengetahuan bukan sahaja menyediakan asas dan jaminan yang kukuh untuk aplikasi praktikal model besar, tetapi juga boleh melepaskan potensi yang lebih besar melalui penyepaduan kedua-duanya.

Atas ialah kandungan terperinci Untuk menjadikan model besar memainkan peranan yang lebih besar, ia tidak dapat dipisahkan daripada elemen utama asas pengetahuan.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!