鉴于此,本文提出了知识图谱微调方法(KGT),一种基于符号知识编辑的大模型个性化方法。KGT的核心思想是基于用户的查询和反馈抽取个性化的事实知识三元组,并通过固定LLM参数优化知识图谱中个性化知识的方式实现LLM的实时个性化。本文的方法通过避免反向传播提高了计算和内存效率,并依靠符号知识图谱实现了个性化知识的可解释性。...
Vicuna 模型是通过从 ShareGPT 收集的用户共享对话来对大模型进行微调。 H2O 还有一个相对较新的项目,名为 WizardLM,旨在将文档转换为问答对,可用于微调 LLM。 我们有一些利用大模型从知识图谱上下文构建问答对的想法。 然而,目前还有很多未知数。例如,能否为同一问题提供两个不同的答案,然后大模型以某种方式将它们...
为了优化LLM在知识图谱应用中的性能,微调与RAG(Retrieval-Augmented Generation)成为两种主要策略。本文将深入探讨这两种策略的原理、优势、劣势,并讨论在不同应用场景下的选择建议。微调策略 微调策略是通过在监督训练阶段提供额外的问答对来优化大模型的性能。这种方法的核心在于更新和扩展大模型的内部知识。通过微调,大模...
而Vicuna模型则是通过用户在ShareGPT上发布的ChatGPT对话进行微调的,训练这个模型的成本更低,仅为140美元。 H2O 还开发了一个名为WizardLM的项目,该项目将文档转换成问答对,用于微调 LLM。 然而,我们尚未见到任何使用知识图谱来准备优质问答对以帮助微调大语言模型并扩展其内部知识的实现。这对那些依赖知识图谱来存储...
KG-LLM:知识图谱 + 大模型 + 思维链 CoT 、指令微调 IFT 和上下文学习 ICL,解决图神经网络随着跳数增加会导致性能下降 论文大纲 理解要点 1. 主要目标 2. 问题分解 3. 实现步骤 4. 效果展示 5. 金手指(核心优势) 核心信息提炼 解法拆解 2. 逻辑链分析 ...
北银金科申请结合知识图谱的大模型微调训练方法专利，实现端到端的超长文本业务报告精准生成 金融界2024年5月11日消息，据国家知识产权局公告，北银金融科技有限责任公司申请一项名为“一种结合知识图谱的大模型微调训练方法“，公开号CN118013294A，申请日期为2023年11月。专利摘要显示，本发明提供的一种结合知识图谱的大...
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知识图谱 多模态 多模态2路 大模型系统优化 AI 绘图 幻觉问题 从GPT1 - GPT4 拆解 GPTs 对比主流大模型技术点 旋转位置编码 层归一化 激活函数 注意力机制优化 大模型上下文长度扩展 大模型综述 你知道嘛,那个叫大规模语言模型,简单说就像是个超级大的脑袋,里头装的东西比咱们想的还要多,参数得有几百亿那么...
1.一种基于知识图谱的大语言模型微调方法,其特征在于,所述方法包括: 获取第一文本数据、知识图谱数据以及大语言模型; 对所述第一文本数据进行实体抽取,得到文本实体集合; 将所述文本实体集合中的多个实体在所述知识图谱中进行匹配,根据匹配结果确定所述知识图谱的知识子图; 使用第一编码器对所述第一文本数据对应的...