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，...
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 ...
图6展示了整合KGs与LLMs的三种主要框架,即KG增强的LLMs、LLMs增强的KGs和协同的LLMs + KGs。这一图表概述了论文的核心思路,为读者提供了一个整体性的视角,帮助理解不同框架如何实现LLMs和KGs的互补。 图7:协同LLMs + KGs的通用框架 图7详细描述了协同LLMs + KGs的四层结构,包括数据、协同模型、技术和应用...
我们继续来看大模型与知识图谱结合的话题，这两个 本身就是LLMs（参数知识）和KGs（显式知识）的一个争论，关于这个结合，我们已经讲了很多。一年多过去，已经涌现出了许多关于大模型与知识图谱结合的工作，我利用周末时间做了个综述的综述总结，归置了一下。我将这种结合分为三个方向，一个是大模型与知识图谱在...
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...
我们继续来看大模型与知识图谱结合的话题,这两个 本身就是LLMs(参数知识)和KGs(显式知识)的一个争论,关于这个结合,我们已经讲了很多。 一年多过去,已经涌现出了许多关于大模型与知识图谱结合的工作,我利用周末时间做了个综述的综述总结,归置了一下。
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...
简介:大型语言模型与知识图谱协同研究综述:两大技术优势互补 用知识图谱增强 LLM 大型语言模型在许多自然语言处理任务上都表现出色。但是,由于 LLM 缺乏实际知识而且常在推理时生成事实性错误,因此也饱受批评。解决该问题的一种方法是用知识图谱增强 LLM。
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...