已经有不少工作探索了使用KGs作为外部知识源来减轻LLMs的幻觉问题,这些方法通常的做法是:从KGs中检索信息,相应地增加提示,并将增加的提示输入LLMs(如图1b所示)。尽管这类方法旨在整合LLM和KG的能力,但在这种范式中,LLM仅扮演着翻译器的角色,将输入问题转换为机器可理解的SPARQL命令,用于KG的搜索和推理,但它并不直...
目的:增强大语言模型的多模态推理能力 问题:现有大语言模型在多模态推理时容易产生幻觉,且知识可能不足或过时 解法:MR-MKG 框架 子解法1:使用多模态知识图谱(因为需要丰富的跨模态知识) 之所以用 MMKG,是因为单一模态的知识表示不足以支持复杂的推理任务 子解法2:关系图注意力网络编码(因为需要捕捉知识图谱中的复杂...
KAM-CoT:知识增强多峰值思维推理链 大型语言模型(LLM)通过利用思想链(CoT)实现逐步思考,在自然语言处理任务中表现出了令人印象深刻的性能。利用多峰值功能扩展LLM是最近的兴趣,但会产生计算成本,并需要大量的硬件资源。为了应对这些挑战,我们提出了KAM-CoT框架,该框架集成了CoT推理、知识图(KGs)和多种模式,以全面理解...
它通过构建知识图谱索引(KG-index)和图神经网络(GNN)来提升大型语言模型(LLM)在复杂推理任务中的表现。GFM-RAG的核心在于其查询依赖的GNN,能够动态调整信息传递过程,捕捉查询与知识之间的复杂关系,并在单步推理中完成多跳推理任务。这种设计不仅提高了推理效率,还显著提升了模型在多跳问答等复杂任务中的性能。
StructRAG是一种用于增强大型语言模型(LLMs)在知识密集型推理任务中的表现的方法,主要通过在推理时融合结构化信息。该方法的核心理念是利用知识图谱等结构化数据源,以支持和提升LLMs在复杂推理上的能力。在推理过程中,StructRAG结合了来自外部知识库的信息,通过更有效的知识处理框架,使得模型能够更加准确地回答涉及深层...
1、KAG框架通过以下五个方面增强LLMs和KG,LLM友好的知识表示、知识图谱和原始文本块之间的互索引、逻辑形式引导的混合推理引擎、知识对齐与语义推理、模型能力增强2、构建了一个包含点wise、pairwise和listwise排名任务的指令调优数据集,用于微调开源LLM。3、提出了一种混合排名方法,通过集成这三种排名任务来提升模型性能...