使用大型语言模型 (LLM)提取知识图谱既耗时又容易出错。这些困难源于 LLM 被要求从内容中提取细粒度的、特定于实体的信息。受向量搜索优势的启发，特别是从相对较少清理的内容中获取良好结果的能力，让我们探索一个粗粒度的知识图谱——内容知识图谱——专注于内容之间的关系。如果您想直接开始，也可以查看此笔记本。以...
04、知识图谱助力大语言模型能力评测 反过来知识图谱也可以帮助到大模型。 1. 评测集 知识图谱对大模型的评测具有显著的助力,从掌握和利用世界知识的角度对大模型的能力进行全面的评测,典型的代表是清华大学提出的 KoLA 评测集[6],该评测集针对知识认知的四个层次,即知识记忆、知识理解、知识应用和知识创新,对大模型...
BERT、RoBERTA 和 T5 等在大规模语料库上预训练的大型语言模型(LLM)已经能非常优秀地应对多种自然语言处理(NLP)任务,比如问答、机器翻译和文本生成。近段时间,随着模型规模的急剧增长,LLM 还进一步获得了涌现能力,开拓了将 LLM 用作通用人工智能(AGI)的道路。ChatGPT 和 PaLM2 等先进的 LLM 具有数百上千亿个参...
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，...
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...
1.知识图谱与大语言模型协同模式有望成为“神经+符号”人工智能的突破点。 KG具备显式(符号)知识表示,可以为隐式(神经)知识表示的LLM提供明确、结构化的知识源,通过将KG和LLM结合,可以使用KG明确的事实引导LLM的输出,从而减少或消除错误表达;其次,KG可以解...
三、知识图谱和大语言模型的区别 我感觉知识图谱更在在乎规则,而大语言模型则是四海皆准的无差别服务: 知识图谱是一种结构化、规范化的知识表示方式,是通过对各种信息进行分析、整合和挖掘,将这些信息转化为可计算的知识体系,并以图谱的形式展示出来。知识图谱的显式知识表示与语言中的表述方式是有比较大的区别的,例...
多任务学习能力:LLM模型通常支持多任务学习,能够同时处理文本分类、文本生成、问答等多种任务,这种泛化能力和适应性使得LLM模型在多个领域都有广泛的应用。 预训练与微调:LLM模型采用预训练与微调的学习方法。首先,在大规模的文本数据上进行预训练,使得模型学习到丰富的...
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...