02 知识图谱和大语言模型作为知识库的优缺点 图6 图7 表1 表2 图8 图9 03 知识图谱和大语言模型双知识平台融合 图10 图11 04 总结与展望 声明:公众号转载的文章及图片出于非商业性的教育和科研目的供大家参考和探讨，并不意味着支持其观点或证实其内容的真实性。版权归原作者所有，如转载稿涉及版权等问题，...
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在这一背景下,本期特别邀请到东南大学漆桂林教授、南京柯基数据科技有限公司杨成彪(CTO)和吴刚(CEO)等分享“知识图谱和大语言模型的共存之道”。 自从2022年11月30日OpenAI公司推出ChatGPT以来,大语言模型(Large Language Model)受到了学术界和业界的广泛关注,由于ChatGPT在语言理解和知识问答方面的优异表现,大语言模型...
1.图谱构建层面的问题: 2.场景应用层面的问题: 我目前在做的KG和LLM结合的RAG知识库产品 最近在做一款知识库产品,其中的核心技术包括KG和LLM,借着最近几年的思考写个开篇,后续会持续介绍产品的一些打造思路,感兴趣的朋友可以关注公众号ByteChu,或者加作者好友做进一步交流。 知识图谱和大语言模型在企业或组织内部应...
知识图谱和大语言模型是两种不同类型的人工智能技术,它们在处理信息和执行任务时有一些显著的区别。 数据结构和表示方式: 知识图谱:是一种图形化的结构,其中包含实体(如人、地点、事件)和它们之间的关系。知识图谱通常以三元组的形式表示,如主体-谓词-客体的关系。它的目标是通过图形化的方式来表示和组织丰富的知识...
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。
1.本论文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推理两个方面。该文综述了以上三个路线的代表性研究,探讨了...
知识图谱来源于语义网络(Semantic Network)[Sowa, 1991],而大语言模型是来源于神经网络(Neural Network)[Anderson 1995],两种都是基于图的表示方法。一般认为,以知识图谱为代表的符号化知识表示方法更适合表示需要精确化描述的知识和支撑需要可靠而且完备的推理(这一学派被称为符号主义),而以神经网络为代表的参数化...
03 知识图谱和大语言模型双知识平台融合 图10 图11 04 总结与展望
知识图谱与大语言模型的优缺点 大型语言模型 (LLM)(例如,BERT、RoBERTA和 T5)在大规模语料库上进行了预训练,在各种自然语言处理(NLP)任务中表现出了出色的性能,例如问答、机器翻译和文本生成等。然而大语言模型当前存在以下几个方面的局限: LLM 在训练过程中会记住训练语料库中包含的事实和知识,进而导致LLM 无法回...