1. 提升大模型的置信度 目前，大模型在确定所需信息、提取信息所需的步骤数、何时进行动态更新，以及当前信息是否足够等方面仍然缺乏足够的置信度。为了解决这一问题，他们计划在未来的工作中专注于评估大模型的置信度。2. 提高效率 处理复杂问题通常需要多个步骤，这会增加计算时间和资源消耗。为了提高任务执行的效率...
如Ernie 3.0模型，当然也可以直接转为plain text丢入大模型中进行训练，前面说的《Give Us the Facts: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Fact-aware Language Modeling》中有相应论述。
常识知识归纳沉淀、深度上下文关联等,通过一套体系理解和使用知识图谱,避免对玲琅满目图谱概念的理解;对外,图谱技术积极拥抱新一代AI技术体系,如大模型(Large Language Model, LLM),实现二者的双驱动增强,定义融合互通的技术范式和关键问题,借助LLM强大的语言理解能力,为基于非/半结构化数据的图谱构建提效,同时...
9月8日,中国工程院院士、清华大学计算机系教授、海致科技首席科学家郑纬民在北京演示发布了由海致科技与高性能图计算院士工作站共同开发的“Atlas LLM知识图谱与大模型融合应用平台”,该平台面向广大B端用户,运用知识图谱技术,帮助大模型在企业级和工业界应用中克服“幻觉”,实现基于行业与场景的精准推演。 图为...
《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...
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...
一、知识图谱与大模型的特点和互补性 知识图谱的特点: 结构化知识:以实体和实体之间的关系构成的三元组为基本组成单位,能够清晰地表示知识的结构。 数据真实性:知识图谱中的数据通常具有较高的真实性和可靠性。 可解释性:其内部的结构知识更接近人类认知,能够提供一种解释和推理知识的手段。
大模型基于大量数据通过深度学习训练而成,擅长于理解和生成自然语言文本。通过捕捉大规模文本数据中的统计规律,能够在没有明确编程指令的情况下,完成文本生成、问答、文本摘要等任务。大模型如GPT-3/4、PaLM 2、BERT、Gemini、LLaMA等,通过大量数据训练出的深度学习模型,它们能够理解和生成自然语言,解决从文本翻译到情感...
01、大语言模型与知识图谱的对比 首先来对比一下大语言模型和知识图谱的优势与劣势。 去年ChatGPT问世的初期,还曾有声音说知识图谱已经过时了,将被大模型所替代。然而,随着这一年来的深入探讨和研究,目前业界普遍认为,大语言模型和知识图谱各有所长,能够互相补充[1,2]。