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，...
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,其中既包含用知识图谱增强 LLM 的研究进展,也有用 ...
如果用知识图谱增强 LLM,那么知识图谱不仅能被集成到 LLM 的预训练和推理阶段,从而用来提供外部知识,还能被用来分析 LLM 以提供可解释性。 而在用 LLM 来增强知识图谱方面,LLM 已被用于多种与知识图谱相关的应用,比如知识图谱嵌入、知识图谱补全、知识图谱构建、知识图谱到文本的生成、知识图谱问答。LLM 能够提升知识...
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,其中既包含用知识图谱增强 LLM 的研究进展,也有用 ...
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。
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。
《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线:1)KG增强的LLM,可在LLMs的预训练和推理阶段引入KGs;2)LLM增强KG,LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA(基于图谱的问答)等多种场景;3)LLM+KG协同使用,主要用于知识表示和...
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...
LLM RAG Graph 知识抽取 Text2Cypher Graph RAG 未来规划 技术背景 LLM 是什么 这里简单、快速地介绍下大语言模型:从 GPT-2 开始,到后来流行的 GPT-3,人们逐渐意识到语言模型达到一定规模,借助部分技术手段之后,程序好像可以变得和人一样,去理解人类复杂的思想表达。与此同时,一场技术变革也悄然发生了,曾经我们需...
LLM RAG Graph 知识抽取 Text2Cypher Graph RAG 未来规划 技术背景 LLM 是什么 这里简单、快速地介绍下大语言模型:从 GPT-2 开始,到后来流行的 GPT-3,人们逐渐意识到语言模型达到一定规模,借助部分技术手段之后,程序好像可以变得和人一样,去理解人类复杂的思想表达。与此同时,一场技术变革也悄然发生了,曾经我们需...