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This commit is contained in:
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"build_date": "2026-01-01T00:00:00Z",
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"wiki_title": "测试知识库",
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|
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"Transformer",
|
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|
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|
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"type": "entity",
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"community": "Attention",
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"content": "# Attention\n\n注意力机制是 Transformer 的核心。参见 [[Transformer]]。"
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},
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"id": "Decoder",
|
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"label": "Decoder",
|
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"type": "entity",
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"community": "arch",
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"content": "# Decoder\n\n解码器组件。与 [[Transformer]] <!-- confidence: INFERRED --> 的解码端对应。"
|
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},
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{
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"id": "Encoder",
|
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"label": "Encoder",
|
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"type": "entity",
|
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"community": "arch",
|
||||
"content": "# Encoder\n\n编码器组件。属于 [[Transformer]] 架构的一部分。"
|
||||
},
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{
|
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"id": "GPT",
|
||||
"label": "GPT",
|
||||
"type": "entity",
|
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"community": "finetune",
|
||||
"content": "# GPT\n\nGPT 系列基于 [[Transformer]] <!-- confidence: AMBIGUOUS --> 的解码器架构。"
|
||||
},
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{
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"id": "Transformer",
|
||||
"label": "Transformer",
|
||||
"type": "entity",
|
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"community": "arch",
|
||||
"content": "# Transformer\n\nTransformer 是一种基于自注意力机制的序列到序列模型架构。\n\n## 核心组件\n\n- [[Attention]] — 自注意力机制\n- [[Encoder]] — 编码器\n- [[Decoder]] — 解码器"
|
||||
},
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{
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"id": "arch",
|
||||
"label": "深度学习架构",
|
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"type": "topic",
|
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"community": "arch",
|
||||
"content": "# 深度学习架构\n\n本主题涵盖深度学习的核心架构组件。\n\n- [[Transformer]]\n- [[Attention]]\n- [[Encoder]]\n- [[Decoder]]"
|
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},
|
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{
|
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"id": "finetune",
|
||||
"label": "微调技术",
|
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"type": "topic",
|
||||
"community": "finetune",
|
||||
"content": "# 微调技术\n\n本主题涵盖模型微调相关技术。\n\n- [[GPT]]"
|
||||
},
|
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{
|
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"id": "paper",
|
||||
"label": "Attention Is All You Need",
|
||||
"type": "source",
|
||||
"community": "Attention",
|
||||
"content": "# Attention Is All You Need\n\n原始论文提出了自注意力机制。\n\n- [[Attention]] <!-- confidence: EXTRACTED -->"
|
||||
}
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],
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"edges": [
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}
|
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{
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"from": "Decoder",
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|
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"confidence": "INFERRED",
|
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|
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"weight": 0.733,
|
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|
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"signals": {
|
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"co_citation": 0.2,
|
||||
"source_overlap": 1,
|
||||
"type_affinity": 1
|
||||
}
|
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},
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{
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"id": "e3",
|
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"from": "Encoder",
|
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"to": "Transformer",
|
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|
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"confidence": "EXTRACTED",
|
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"relation_type": "依赖",
|
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"weight": 0.733,
|
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|
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|
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"co_citation": 0.2,
|
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"source_overlap": 1,
|
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"type_affinity": 1
|
||||
}
|
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{
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|
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"from": "GPT",
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|
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|
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"co_citation": 0,
|
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|
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"type_affinity": 1
|
||||
}
|
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},
|
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{
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"from": "Transformer",
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"type_affinity": 1
|
||||
}
|
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},
|
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{
|
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"id": "e6",
|
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"from": "Transformer",
|
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|
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|
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|
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"relation_type": "依赖",
|
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|
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|
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|
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|
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|
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"type_affinity": 1
|
||||
}
|
||||
},
|
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{
|
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"id": "e7",
|
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"from": "Transformer",
|
||||
"to": "Encoder",
|
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|
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|
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"relation_type": "依赖",
|
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|
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|
||||
"co_citation": 0.2,
|
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"source_overlap": 1,
|
||||
"type_affinity": 1
|
||||
}
|
||||
},
|
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{
|
||||
"id": "e8",
|
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"from": "arch",
|
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|
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"type": "EXTRACTED",
|
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"confidence": "EXTRACTED",
|
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|
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|
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|
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|
||||
"co_citation": 0,
|
||||
"source_overlap": 1,
|
||||
"type_affinity": 1
|
||||
}
|
||||
},
|
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{
|
||||
"id": "e9",
|
||||
"from": "arch",
|
||||
"to": "Decoder",
|
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"type": "EXTRACTED",
|
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"confidence": "EXTRACTED",
|
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"relation_type": "依赖",
|
||||
"weight": 0.667,
|
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|
||||
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|
||||
"co_citation": 0,
|
||||
"source_overlap": 1,
|
||||
"type_affinity": 1
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "e10",
|
||||
"from": "arch",
|
||||
"to": "Encoder",
|
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"type": "EXTRACTED",
|
||||
"confidence": "EXTRACTED",
|
||||
"relation_type": "依赖",
|
||||
"weight": 0.667,
|
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|
||||
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|
||||
"co_citation": 0,
|
||||
"source_overlap": 1,
|
||||
"type_affinity": 1
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "e11",
|
||||
"from": "arch",
|
||||
"to": "Transformer",
|
||||
"type": "EXTRACTED",
|
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"confidence": "EXTRACTED",
|
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"relation_type": "依赖",
|
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"weight": 0.667,
|
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|
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|
||||
"co_citation": 0,
|
||||
"source_overlap": 1,
|
||||
"type_affinity": 1
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "e12",
|
||||
"from": "finetune",
|
||||
"to": "GPT",
|
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"type": "EXTRACTED",
|
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"confidence": "EXTRACTED",
|
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|
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"weight": 0.667,
|
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|
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|
||||
"co_citation": 0,
|
||||
"source_overlap": 1,
|
||||
"type_affinity": 1
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
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|
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"from": "paper",
|
||||
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|
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"type": "EXTRACTED",
|
||||
"confidence": "EXTRACTED",
|
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|
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|
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|
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|
||||
"co_citation": 0,
|
||||
"source_overlap": 1,
|
||||
"type_affinity": 0.6
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
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|
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|
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"isolated_nodes": [
|
||||
{
|
||||
"id": "finetune",
|
||||
"label": "微调技术",
|
||||
"degree": 1,
|
||||
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|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "paper",
|
||||
"label": "Attention Is All You Need",
|
||||
"degree": 1,
|
||||
"community": "Attention"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"bridge_nodes": [
|
||||
{
|
||||
"id": "Transformer",
|
||||
"label": "Transformer",
|
||||
"community": "arch",
|
||||
"connected_communities": [
|
||||
"Attention",
|
||||
"finetune"
|
||||
],
|
||||
"community_count": 2
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"sparse_communities": [],
|
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"meta": {
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
}
|
||||
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|
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|
||||
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|
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|
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|
||||
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|
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|
||||
},
|
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|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
"Transformer",
|
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"Decoder",
|
||||
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|
||||
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|
||||
],
|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
||||
"label": "深度学习架构",
|
||||
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|
||||
"Decoder",
|
||||
"Encoder",
|
||||
"Transformer",
|
||||
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|
||||
],
|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
"node_ids": [
|
||||
"Transformer",
|
||||
"arch",
|
||||
"Attention",
|
||||
"Decoder",
|
||||
"Encoder",
|
||||
"GPT",
|
||||
"finetune",
|
||||
"paper"
|
||||
],
|
||||
"degraded": false
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"communities": [
|
||||
{
|
||||
"id": "arch",
|
||||
"label": "深度学习架构",
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
"recommended_start_node_id": "Transformer"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "finetune",
|
||||
"label": "微调技术",
|
||||
"node_count": 2,
|
||||
"source_count": 0,
|
||||
"internal_edge_weight": 0.667,
|
||||
"is_primary": false,
|
||||
"is_weak": true,
|
||||
"recommended_start_node_id": "GPT"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "Attention",
|
||||
"label": "Attention",
|
||||
"node_count": 2,
|
||||
"source_count": 1,
|
||||
"internal_edge_weight": 0.533,
|
||||
"is_primary": false,
|
||||
"is_weak": true,
|
||||
"recommended_start_node_id": "Attention"
|
||||
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|
||||
],
|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
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