如何让大模型更聪明？——从理解力、泛化能力到适应性的全面升级

随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练模型已经成为推动行业进步的关键力量。这些“大模型”在自然语言处理、计算机视觉乃至跨模态任务上展现出了前所未有的能力。然而，追求更高级别的智能——即提升模型的理解力、泛化能力和适应性，是当前研究的热点。本文将深入探讨实现这一目标的几项关键技术策略。

1. 增强理解力：深层次语义挖掘

知识融合

将外部知识图谱融入模型训练，可以显著增强模型对世界的理解。通过实体链接、关系抽取等技术，模型能学习到丰富的背景知识，提升对文本深层含义的理解。例如，利用预训练时的知识注入，模型可以学会关联“苹果”不仅是一种水果，也是一家科技公司。

知识融合示例：使用BERT结合知识图谱

from transformers import BertModel, BertTokenizer
import torch

# 假设我们有一个包含知识图谱嵌入的函数get_entity_embeddings
def get_entity_embeddings(entity):
    # 这里是获取实体嵌入的伪代码，实际实现可能涉及数据库查询或文件读取
    return torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3])  # 举例

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "Apple is launching a new product."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
tokens = inputs