ULTRA

ULTRA是一个知识图谱推理的基础模型。单个预训练的ULTRA模型可以在任何多关系图谱上执行链接预测任务,并支持任意实体/关系词汇。性能优于许多专门针对每个图谱进行训练的SOTA模型。遵循基础模型的预训练-微调范式,可以在任何图谱上立即使用预训练的ULTRA检查点进行零样本推理,也可以进行进一步的微调。ULTRA为任何知识图谱提供了统一的、可学习的、可转移的表示。ULTRA使用图神经网络和NBFNet的修改版本。它不学习针对下游图谱的特定实体和关系嵌入,而是基于关系之间的交互获得相对关系表示。

需求人群:

["知识图谱推理","链接预测","图神经网络","预训练模型"]

使用场景示例:

使用预训练检查点ultra_4g.pth在WN18RR数据集上进行零样本推理:

python run.py -c config/transductive/inference.yaml --dataset WN18RR --epochs 0 --ckpt ckpts/ultra_4g.pth

在自定义知识图谱上微调预训练检查点ultra_4g.pth:

python run.py -c config/custom_graph.yaml --dataset MyGraph --epochs 20 --ckpt ckpts/ultra_4g.pth

产品特色:

可以使用提供的预训练检查点对任何图谱(包括自定义图谱)进行零样本推理和微调

支持多GPU训练和推理

可以在自定义的图谱混合上预训练ULTRA

可以顺序评估多个数据集

可以使用预训练检查点对自定义知识图谱进行推理和微调

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