大模型书籍电子书上新 |《图技术与大模型在多领域的应用》

news2024/9/20 20:37:14

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资料目录及介绍：

GraphGPT: 大语言模型的图结构指令微调

GraphGPT旨在使大语言模型理解图结构数据，执行图相关任务如节点分类和链接预测。面对图数据多样性和大模型能力迁移的挑战，GraphGPT探讨了图输入方法、模型对齐及推理能力增强等解决方案，目标实现大模型作为零样本图学习者的潜力。

复杂图上的知识迁移学习

本文介绍了复杂图上的知识迁移学习，探讨Data Hungry问题及解决方案，提出利用Open Domain数据补全特定领域知识的方法，并讨论了图数据分布偏移的挑战。分享了在普适场景下的图知识迁移方法KBL，以及知识迁移在图数据中的实践应用。

图技术在金融反欺诈中的应用

图技术在金融反欺诈中日益关键，通过构建复杂关系网络，提升识别黑产欺诈的精准度与效率。应对黑产欺诈手段升级，图算法助力发现聚集性风险与隐藏模式，保障金融安全与用户体验。

电信网络中的图学习性能优化

本文介绍了图技术在电信网络中的应用与发展，探讨图学习在金融风控、商业推荐等领域的优势与挑战，重点分析了图学习在性能优化方面的策略，并展望了未来发展趋势。

LLM 快速发展时代下图基础模型初探

探讨了大语言模型（LLM）背景下图基础模型（GFM）的概念、特点、发展及团队工作。LLM与图模型结合前景广阔，GFM作为新兴力量，展现了跨领域应用的潜力和优势，引领AI发展新方向。

多域图大模型在百度推荐系统的实践与思考

多域图大模型在百度推荐系统中被深入实践，通过图嵌入与图神经网络算法优化节点分类与边预测任务，提升推荐精准度。本文分享了图模型背景、常用算法及在百度Feed图模型中的演进历史，展现了多域图大模型在复杂推荐场景中的实际应用与成效。

蚂蚁关于TuGraph-DB 图数据库高可用架构介绍

介绍了TuGraph-DB图数据库高可用架构，涵盖高可用定义、架构模式、主备复制等，确保系统高可用，案例达5个9级别，保障业务连续性和数据安全。

深入浅出快手图数据库：看架构如何让推荐召回更高效

本文深入探讨了快手图数据库的存算分离架构，重点分析其在实时推荐召回中的应用。通过图扩散和共同关注等场景，展示了架构如何高效处理大规模数据，优化推荐效果。案例详实，技术细节丰富，为提升推荐系统性能提供了宝贵经验。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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篇幅有限，部分资料如下：

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💥既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

👉大模型入门实战训练👈

💥光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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👉国内企业大模型落地应用案例👈

💥《中国大模型落地应用案例集》 收录了52个优秀的大模型落地应用案例，这些案例覆盖了金融、医疗、教育、交通、制造等众多领域，无论是对于大模型技术的研究者，还是对于希望了解大模型技术在实际业务中如何应用的业内人士，都具有很高的参考价值。 （文末领取）
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💥《2024大模型行业应用十大典范案例集》 汇集了文化、医药、IT、钢铁、航空、企业服务等行业在大模型应用领域的典范案例。