随着人工智能技术的快速发展,知识图谱(Knowledge Graphs)和大语言模型(Large Language Models, LLMs)逐渐成为构建智能系统的核心组件。知识图谱通过结构化的方式组织和表示知识,而大语言模型则利用海量文本数据进行语言生成和理解。将这两者结合,能够实现更智能、更灵活的系统,本文将探讨知识图谱与大语言模型之间的关系及其...
在生成式 AI 之前，公司曾试图用机器学习创建知识图谱。Duvvuri 说："我们过去使用自然语言处理来创建知识图谱，使用命名实体识别并使用共现创建关系。创建过程非常耗时，因为 NLP 管道需要训练。这是一种高投入的方式。"今天，LLM 显著减少了创建知识图谱所需的时间。他说："我个人使用大语言模型创建过知识图谱。这是...
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...
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 可以根据架构不同而分为三大类别：仅编码器 LLM、编码器 - 解码器 LLM、仅解码器 LLM。图 2 总结了一些...
利用大型语言模型进行微调:该论文选择了Llama 2这一强大的大型语言模型,并对其进行了微调,使其能够进行多标签序列分类任务。 归纳设置的有效性:该模型在归纳设置下表现出色,能够处理训练阶段未见过的节点。这一特性使得模型在实际应用中更具鲁棒性和通用性。
央视网消息:今年以来,以ChatGPT为代表的大语言模型和生成式人工智能成为全球科技热点,并影响到人类的生活和生产方式。不过全球用户也很快发现,在与大语言模型交互的过程中,会碰到它“一本正经地胡说八道”,输出似是而非甚至荒谬的结果,这种被称作“大模型幻觉”的技术特点阻碍了它在企业和行业的应用与发展。 9月8...
9月8日，由中国工程院院士郑纬民领衔的科研团队推出了国内首个“知识图谱与大模型融合应用平台”。知识图谱是公认的“类脑”人工智能技术，被广泛应用于知识推理。该平台将两者快和准的特性相结合，为大语言模型的工业化应用探索出了一条新的技术路径。据郑纬民介绍，该平台运用知识图谱与大模型技术的全过程结合，有效...
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...