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Ultra 50g

由mgalkin開發
ULTRA 是一個面向知識圖譜推理的基礎模型,能夠在任意包含不同實體/關係詞匯的多關係圖上執行鏈接預測任務,支持零樣本推理和微調。
下載量 26
發布時間 : 12/1/2023

模型概述

ULTRA 為任意知識圖譜提供統一、可學習、可遷移的表示,採用圖神經網絡和改進版NBFNet技術,不學習下游圖譜特定的實體和關係嵌入,而是通過關係間的交互獲得相對關係表示。

模型特點

零樣本推理能力
預訓練的ULTRA模型在零樣本模式下優於許多針對單一圖譜專門訓練的SOTA模型。
多圖譜適應性
單個模型可在任意包含不同實體/關係詞匯的多關係圖上執行任務,無需重新訓練。
統一表示學習
通過關係間的交互獲得相對關係表示,而非學習特定圖譜的嵌入。
預訓練-微調範式
支持直接使用預訓練模型進行零樣本推理,也可針對特定圖譜進行微調以獲得更好性能。

模型能力

知識圖譜補全
鏈接預測
多圖譜推理
零樣本學習

使用案例

知識圖譜應用
知識圖譜補全
預測知識圖譜中缺失的鏈接,自動補全知識網絡。
在50+個知識圖譜上平均性能優於專門訓練的SOTA模型
跨領域知識推理
在不同領域的知識圖譜間進行遷移學習和推理。
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