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一種基于大模型與對比學習的文章推薦方法與流程技術(shù)資料下載

技術(shù)編號:40542831

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本發(fā)明涉及計算機,尤其涉及一種基于大模型與對比學習的文章推薦方法。背景技術(shù)、大模型是指參數(shù)規(guī)模大、計算結(jié)構(gòu)復雜的機器學習模型,通常由深度神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)成,參數(shù)數(shù)量可達數(shù)十億甚至數(shù)千億,其設(shè)計目的是為了提高模型的表達能力和預測性能,能夠處理復雜任務和數(shù)據(jù);大模型通過訓練海量數(shù)據(jù)來學習復雜的模式和特征,具有更強大的泛化能力,可以對未見過的數(shù)據(jù)做出準確的預測;而當機器學習模型的訓練數(shù)據(jù)和參數(shù)不斷擴大直到達到一定的臨界規(guī)模后,其表現(xiàn)出的能夠從原始訓練數(shù)據(jù)中自動學習并發(fā)現(xiàn)新的、更高層次的特征和模式被稱為“涌...
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