openai o1 series-Scaling LLM Test Time Compute 扩展推理计算 来自Jim Fan的看法: 终于看到了推理计算扩展的范式被推广并投入生产。正如 Sutton 在 The Bitter Lesson 中所说,只有两种技术可以随着计算量无限扩展:学习和搜索。是时候将重点转移到后者上了。 你不需要一个巨大的模型来进行推理。许多参数被用于记忆事...
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...
可以看到,工作的还不错,LLM自己给自己上了一课,我们只是动动嘴(手)。另外在质量上3 epoch和10 epoch微调的LLM之间的转换质量似乎没有什么差别。 LLM可以使用自定义本体进行微调,调优LLM的提示可以非常简洁(约41个token),因此大部分token成本由要转换的非结构化文本组成。 但是微调需要度量llm理解自定义本体的准确性...
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，...
▲图2:近些年有代表性的LLM。实心方框表示开源模型,空心方框则是闭源模型。 ▲图3:基于Transformer并使用了自注意力机制的LLM的示意图 prompt 工程设计 prompt 工程设计是一个全新领域,其关注的是创建和优化 prompt,从而让 LLM 能最有效地应对各种不同应用和研究领域。如图 4 所示,prompt 是 LLM 的自然语言输入序...
文本分块： 将文本语料库分成块，为每个文本块分配一个块 ID。语义关系提取： 对每个文本块使用 LLM 提取概念及其语义关系，为这些关系分配权重W1。同一对概念之间可能存在多个关系，每个关系都是一对概念之间的连接线。上下文接近关系： 考虑在同一文本块中出现的概念通过它们的上下文接近，为这种关系分配权重 W2。注...
这是最简单的方法,因为我们不需要做任何的操作,完全的使用LLM已经训练好的内容,并且也能得到很好的输出。提示也非常简洁(约41个token),不会占用太多的字符。 但是转换仅限于LLM预先训练过的那些“标准”本体。如果你问ChatGPT是在什么标准本体上进行训练的,他不会给你想要的答案,这样对我们来说就是一个黑盒。并...
一、LLM在知识图谱构建中的优势知识图谱是一种以图形化的方式呈现知识的工具,能够清晰地展示概念之间的关系和层次结构。传统的知识图谱构建方法主要基于手工整理和专家评审,成本高且难以维护。而LLM通过对大量文本数据的自主学习,能够自动提取概念、实体和关系等信息,大大降低了知识图谱构建的成本。同时,LLM还能够根据...
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...
前两种方法的主要问题是局限于预训练的本体,或者在提示中包含自定义本体时开销很大。所以我们可以对LLM进行微调使用KG对LLM进行微调是非常简单的,因为图的本质是三元组: 代码语言:javascript 复制 {:subject:predicate:object} 我们可以将其映射到提示中进行训练。下面的内容都是可以从图中自动生成的。