比如，将知识图谱与预训练语言表示模型BERT相结合，可以使机器在阅读汽车领域文本时，能够利用相关领域知识进行推理，从而提高模型的性能。更好地增强模型对领域知识的理解和应用能力，有效应对企业在知识管理和应用中的各种挑战。基于“曹植”大语言模型的汽车知识图谱应用平台，能够全方位汇聚、提炼与融合内外部知识，实现...
"Think-on-Graph: Deep and Responsible Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph"是一篇关于使用大型语言模型(LLM)进行知识图谱推理的研究论文。该论文提出了一种新的LLM-KG集成范式,即"LLM ⊗ KG",在这个范式中,LLM被视为一个智能代理,与知识图谱上的相关实体和关系进行交互,并基于检索到的知识...
为了解决这些限制,作者提出了 Think-on-Graph (ToG),这是一个新颖的框架,它利用知识图谱来增强 LLM 的深度和负责任的推理能力。通过使用 ToG,可以识别与给定问题相关的实体,并进行探索和推理以从外部知识数据库中检索相关三元组。 这个迭代过程生成多个推理路径,由顺序连接的三元组组成,直到收集到足够的信息以回答问...
专利摘要中明确指出,该系统不仅有助于提高用户的交互效率,同时也增强了用户体验,使非技术背景的用户也能轻松使用。 知识图谱与大语言模型的结合 这一专利的核心在于将知识图谱与大语言模型的强大能力有效整合。知识图谱是一种将信息以网络形式组织的数据结构,用于描述实体之间的关系,以此支持智能搜索和知识推理。而大语...
7、大多数知识增强大语言模型的方法都基于预训练语言模型微调进行进一步设计,侧重于进行训练和微调大语言模型利用知识的能力。这需要耗费大量的时间和计算资源,并且这种训练方法也使得模型难以泛化到其他数据上。 8、在现有技术中,缺乏一种基于多模态知识图谱的充分利用大语言模型推理能力的多模态推理方法。
用于将大型语言模型与不在模型训练数据集中的上下文数据结合起来，以增强应用程序的能力。
包括:将复杂问题拆解为多个简单问题,分析所述简单问题与基本函数的关联程度,以形成多跳推理路径;基于大模型的多任务学习框架对所述简单问题自动抽取结构化信息,以构建知识图谱;构建基于逻辑推理大模型的累积推理学习框架,对所述知识图谱基于所述多跳推理路径形成的过程结果进行迭代验证,以修正推理路径,直至推理出正确答案...
据介绍,AndesGPT是 OPPO 安第斯智能云团队打造的基于混合云架构的生成式大语言模型。该团队在两年前开始对预训练语言模型进行探索和落地应用,自研了一亿、三亿和十亿参数量的大模型 OBERT,OBERT 也曾一度跃居中文语言理解测评基准 CLUE1.1 总榜第五名、大规模知识图谱问答 KgCLUE1.0 排行榜第一名。
重构;路径推理则以路径或提示词输出重构的知 识子图。大语言模型模块通过特定领域的知识文 A档进行训练,赋予模型丰富的领域知识。模型随 4后根据知识图谱模块生成的提示词输出内容,提 9 5 3升输出精准度并精确管理数据权限。 4 7 7 1 1 N C CN117743594A权利要求书1/1页 ...
25、a.将大语言模型生成的答案,输入经过信息抽取增强微调后的大模型中,抽取出结构化的三元组信息,与知识图谱进行匹配,经过验证,存储到知识图谱中;对于知识图谱存储的结构化数据,使用提示方法,将节点转换为(如:{节点数据}是什么?请详细解释{节点数据}的意思。)此种形式,再将其输入给大语言模型得到答案。