《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了一条新的技术路径。 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,有效地...
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...
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...
2）相互学习：基于知识图谱的严谨结构，融合大模型所具备的泛化、完备、推理能力，可在垂直领域构建更加智能化的解决方案。3）能力提升：知识图谱可促进大模型提升知识质量水平，同时通过引入可解释的知识推理模型和方法，大模型在知识图谱上的推理过程也将变得更加透明和可理解。目前，渊亭科技在上述方面已探索出一些融合...
第一种融合路线是KG增强LLM,可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例,一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入,并遮盖其实体或者关系来进行预训练,使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是LLM增强KG。LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于...
大模型LLM与知识图谱KG的结合可以充分发挥两者的优势,例如LLMs的通用知识和语言处理能力,以及KGs的结构化和准确性。这种结合不仅能够提升模型的知识处理能力,还能够在多个层面上优化模型的性能,更好地解决各种现实世界的问题,例如搜索引擎、推荐系统和AI助手等。
01/ 大模型与知识图谱的互补性 02/ LLM + KG 融合路径 KG强化LLMs - Pre-training KG强化LLMs - Inference KG强化LLMs - Interpretability KG强化LLMs - Prompt Engineering LLM强化KG - Embedding LLM强化KG - KG信息补全 LLM强化KG - 构建KG LLM强化KG - KG生文 LLM强化KG - 基于KG问答 LLM+KG融合框...
《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...
现有的 LLM 主要依靠在大规模语料库上执行无监督训练。尽管这些模型在下游任务上表现卓越，它们却缺少与现实世界相关的实际知识。在将知识图谱整合进 LLM 方面，之前的研究可以分为三类：将知识图谱整合进训练目标、将知识图谱整合进 LLM 的输入、将知识图谱整合进附加的融合模块。图 9：通过文本 - 知识对齐损失将...