大型语言模型（LLM）已经很强了，但还可以更强。通过结合知识图谱，LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题；而反过来 LLM 也能助益知识图谱，让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合，我们也许还能得到更加全能的人工智能。今天我们将介绍一篇综述 LLM 与知识图谱联合相关研究的论文，...
如果用知识图谱增强 LLM,那么知识图谱不仅能被集成到 LLM 的预训练和推理阶段,从而用来提供外部知识,还能被用来分析 LLM 以提供可解释性。而在用 LLM 来增强知识图谱方面,LLM 已被用于多种与知识图谱相关的应用,比如知识图谱嵌入、知识图谱补全、知识图谱构建、知识图谱到文本的生成、知识图谱问答。LLM 能够提升知识...
大型语言模型(LLM)已经很强了,但还可以更强。通过结合知识图谱,LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题;而反过来 LLM 也能助益知识图谱,让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合,我们也许还能得到更加全能的人工智能。 今天我们将介绍一篇综述 LLM 与知识图谱联合相关研究的论文,其中...
大型语言模型(LLM)已经很强了,但还可以更强。通过结合知识图谱,LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题;而反过来 LLM 也能助益知识图谱,让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合,我们也许还能得到更加全能的人工智能。 今天我们将介绍一篇综述 LLM 与知识图谱联合相关研究的论文,其中...
简介:大型语言模型与知识图谱协同研究综述:两大技术优势互补 用知识图谱增强 LLM 大型语言模型在许多自然语言处理任务上都表现出色。但是,由于 LLM 缺乏实际知识而且常在推理时生成事实性错误,因此也饱受批评。解决该问题的一种方法是用知识图谱增强 LLM。
LLM 能够提升知识图谱的性能并助益其应用。在 LLM 与知识图谱协同的相关研究中,研究者将 LLM 和知识图谱的优点融合,让它们在知识表征和推理方面的能力得以互相促进。 这篇论文将在联合 LLM 与知识图谱方面提供一个前瞻性的路线图,帮助读者了解如何针对不同的下游任务,利用它们各自的优势,克服各自的局限。其中包含...
4, 挑战和未来方向:文中也会给出当前研究面临的挑战并给出一些有潜力的未来研究方向。 LLM 和知识图谱基础知识 大型语言模型(LLM) 在大规模语料库上预训练的 LLM 可以解决多种 NLP 任务,拥有巨大潜力。如图 3 所示,大多数 LLM 都源自 Transformer 设计,其中包含编码器和解码器模块,并采用了自注意力机制。LLM ...
大型语言模型(LLM)已经很强了,但还可以更强。通过结合知识图谱,LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题;而反过来 LLM 也能助益知识图谱,让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合,我们也许还能得到更加全能的人工智能。 今天我们将介绍一篇综述 LLM 与知识图谱联合相关研究的论文,其中...
大型语言模型(LLM)已经很强了,但还可以更强。通过结合知识图谱,LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题;而反过来 LLM 也能助益知识图谱,让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合,我们也许还能得到更加全能的人工智能。 今天我们将介绍一篇综述 LLM 与知识图谱联合相关研究的论文,其中...