▲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...
图8对整合KGs和LLMs的研究进行了细致分类,如KG增强LLMs的预训练和推理阶段,以及LLMs增强KG的嵌入和生成任务。此图表清晰展示了该研究领域的细分方法和可能的研究方向。 表1展示了大语言模型(LLMs)与知识图谱(KGs)在实际应用中的互补作用,涵盖了从聊天机器人(如ChatGPT、ERNIE 3.0和Bard)到编程助手(Copilot)、图...
KG增强LLMs:这种方法涉及将知识图谱嵌入到大型语言模型中,以提高其性能和解决幻觉或缺乏可解释性的问题。具体步骤包括在预训练阶段将知识图谱嵌入到LLMs中,或在推理阶段从知识图谱中检索信息以回答特定领域的查询。例如,KEPLER和Pretrain-KGE模型使用BERT样式的LLMs编码实体和关系的文本描述,并在不同KG相关任务上进行微...
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。
KG-BART通过整合不同概念之间的复杂关系，在知识图谱内扩展了概念。它使用图注意力机制来帮助LLM生成更细微、逻辑更连贯的句子，这种方法既提升了模型的泛化能力又提高了常识推理能力。④ 人机对话：人机对话包括机器理解自然语言的能力，并熟练地运用这种技能与人类无缝接触。这种能力代表了人工智能和自然语言处理领域的...
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...
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,需要开发专门的集成方法。
大语言模型 (LLMs) 席卷了知识表示乃至整个世界。这个拐点标志着从显性知识表示到重新关注显性知识和参数知识的混合表示的转变。在这篇立场文件中,我们将讨论社区内关于LLMs(参数知识)和知识图谱(显性知识)的一些常见争论点,并推测新的焦点带来的机会和愿景,以及相关的研究课题和挑战。
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,需要开发专门的集成方法。