▲图1:LLM 和知识图谱的优缺点总结 如图所示,LLM 的优点:一般知识、语言处理、泛化能力。LLM 的缺点:隐含知识、幻觉问题、无法决断问题、黑箱、缺乏特定领域的知识和新知识。知识图谱的优点:结构化的知识、准确度、决断能力、可解释性、特定领域的知识、知识演进。知识图谱的缺点:不完备性、缺乏语言理解、未见过的知...
如图所示,LLM 的优点:一般知识、语言处理、泛化能力。LLM 的缺点:隐含知识、幻觉问题、无法决断问题、黑箱、缺乏特定领域的知识和新知识。知识图谱的优点:结构化的知识、准确度、决断能力、可解释性、特定领域的知识、知识演进。知识图谱的缺点:不完备性、缺乏语言理解、未见过的知识。 近段时间,将 LLM 和知识图谱联...
作为一种流行的显式知识表示方法,KG 现在被广泛研究与基于 Transformer 的 LLMs 的结合,包括像 BERT 和 RoBERTa 这样的预训练掩码语言模型 (PLM),以及像 GPT 系列和 LLaMA 这样的最新生成 LLMs。一些工作使用 LLMs 来增强 KG,例如知识提取、KG 构建和细化,而其他工作则使用 KG 来增强 LLMs,例如训练和提示学...
作为一种流行的显式知识表示方法,KG 现在被广泛研究与基于 Transformer 的 LLMs 的结合,包括像 BERT 和 RoBERTa 这样的预训练掩码语言模型 (PLM),以及像 GPT 系列和 LLaMA 这样的最新生成 LLMs。一些工作使用 LLMs 来增强 KG,例如知识提取、KG 构建和细化,而其他工作则使用 KG 来增强 LLMs,例如训练和提示学...
【#知识图谱#】最新204篇论文综述:大语言模型LLMs和知识图谱KGs的机遇和挑战。http://t.cn/A6WNda16
三、蛋白质大语言模型 该综述回顾了蛋白质语言大模型(Prot-LLM)的进展,如图 6 展示。在过去数年里,大语言模型在蛋白质研究领域取得了重要突破,为深入理解及操控蛋白质提供了新的技术。本章节首先整理并分析了基于不同架构的蛋白质语言模型,然后列举了广...
将从多个图像中局部提取的三元组与大规模KG对齐可以看作是上述二者的混合。这种混合方法的优势是双重的:它扩大了图像数量的覆盖范围(第一种范式),还融入了第二种范式特有的广泛知识规模,这可以促进大规模、三元组级别的多模态信息生成,为未来在多模态实体对齐和MMKG驱动的应用(如MLLM预训练和VQA)提供新的机遇。
是预训练模型的原始参数。 集成 集成方法是另一种有效的协作策略,它不同于模型融合,主要关注模型输出的组合而非参数层面的整合。传统的集成学习技术,如Adaboost [4]、Bagging [5]和Stacking [6],在机器学习领域已经取得了显著成功。在大语言模型时代,集成学习继续发挥着重要作用,但由于LLMs的特殊性,需要开发专门的...
多任务训练试图在训练中使模型能够从不同的任务中受益,从而获得各种能力。LLM 增强的训练利用 LLM(例如ChatGPT)来增强生物分子的描述,这种数据增强策略可以使得下游模型更好地理解生物分子。参数高效微调(PEFT)方法对于大型模型节省计算成本非常重要。零样本和少样本测试可以很好地发挥预训练大模型的潜力。
蛋白质大语言模型 该综述回顾了蛋白质语言大模型(Prot-LLM)的进展,如图 6 展示。在过去数年里,大语言模型在蛋白质研究领域取得了重要突破,为深入理解及操控蛋白质提供了新的技术。本章节首先整理并分析了基于不同架构的蛋白质语言模型,然后列举了广泛使用的数据集,最后阐述了评估方法,包括结构/功能预测和序列设计,...