Praktische Lösungen zur Verbesserung der Genauigkeit von sozialen Graphen
Die Verbesserung der Generierungsgenauigkeit erfordert drei Dimensionen: Datenvorverarbeitung, Modellabstimmung und Validierungsprozess:
- Datenerweiterung::
- inGAG_dataKataloge fügen feldspezifische Daten hinzu
- ausnutzen--user_inputParameter, die a priori Wissen einspeisen (z.B. "Bitte modellieren Sie die Zitationsbeziehungen in akademischen Kreisen, Autoren mit einem hohen h-Index werden eher zitiert") - Optimierung der Parameter::
1) AnpassungentemperatureParameter (Bereich 0,3-0,7 besser geeignet für deterministische Szenarien)
2. änderungenmax_tokensSteuerung der Generationskomplexität
3. ingenerate_argshinzufügen'top_p': 0.9Ausgewogene Vielfalt
Validierungstechniken:
- ausnutzenevaluateModul, fügen Sie die--metric_detailParameter zur Ermittlung von Segmentierungsmetriken
- Vergleichen Sie die Gradverteilungskurve der echten Karte und passen Sie--configDie Netzwerkparameter in der Datei
- Erkennung von anomalen Verbindungen mit dem ForceAtlas2-Layout von Gephi während der Visualisierung
Fortgeschrittenes Programm:
1. die Feinabstimmung des zugrunde liegenden LLM: ÄnderungenagentscopeAufforderungsvorlagen in
2. die Integration von realen Daten: das bestehende Mapping wird durch den--data_mixErzeugung von Parametermischungen
3. mehrschichtige Validierung: Kreuzvalidierung durch gleichzeitige Ausführung von Skripten zur Bewertung von sozialen Netzwerken und Zitationsnetzwerken
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGAG: Generierung eines Graphen sozialer Beziehungen unter Verwendung eines großen Modells zur Simulation menschlichen VerhaltensDie
