对比LLM和KG,LLM经过大量语料的训练,使得词语能够考虑并保存词语上下文的语义信息;而KG仅对信息抽取后的少部分词语进行训练,训练得到的节点特征向量不如LLM中词向量的表达充分。LLM在训练过程中不区分名词和动词,也不区分动词的具体内容,而是一律使用一个低维稠密的词向量表示;但KG不仅区分名词(点)和动词(边),还人工...
大模型的发展脉络? 按照人大的综述,语言模型的发展分为四个阶段:统计语言模型,就是n-gram;神经语言模型,就是word2vec;预训练语言模型PLM(Pretrained Language Model),GloVe、ELMo、Transformer、Bert;发展到现在就是LLM(Large Language Model),以GPT为代表。 大模型有没有做图序列预测的? 这块后面会专门调研一下。...
KG增强LLM推理 上次已经介绍了知识图谱可以从预训练、推理和可解释性这3个方面来增强大模型。我们重点关注知识图谱如何增强大模型的推理。在推理时使用知识图谱作为已知的先验知识来辅助LLM推理,这样做的好处在于,可以将文本空间和知识空间分开,当知识出现了更新时,只需要对知识图谱进行相应的更新即可。这些工作大部分都...
传统的文献搜索工具例如google scholar在学术资源的搜索上做的并不是很好,其大多利用关键词来进行搜索。而本文提出的NLP-KG方法,借助了大量自然语言处理的工具,对现有的文章进行概念抽取,综述分类等,提供层次化的结构图,方便用户快速定位到相关领域和paper。同时结合LLM提供文章chat以及对话搜索等功能,为文献搜索特别是NL...
由于企业内部使用的LLM没有关于企业专有数据世界的信息,通过将知识图谱和LLM 有效融合,将可以取得将LLM、向量数据库直接与数据湖或数据仓库集成的效果。 LLM必须及时获得数据 即使大型企业使用私有数据从头开始训练LLM 模型,训练工作量、成本和时间也使得企业 LLM 往往会在它们训练完成后就有可能过时了。因此,知识...
将从多个图像中局部提取的三元组与大规模KG对齐可以看作是上述二者的混合。这种混合方法的优势是双重的:它扩大了图像数量的覆盖范围(第一种范式),还融入了第二种范式特有的广泛知识规模,这可以促进大规模、三元组级别的多模态信息生成,为未来在多模态实体对齐和MMKG驱动的应用(如MLLM预训练和VQA)提供新的机遇。
KG-Agent 集成了 LLM、多功能工具箱、基于 KG 的执行器和知识储存器,并使用迭代机制自主选择工具并更新内存以对 KG 进行推理。作者利用程序语言在KG上制定多跳推理过程,并合成基于代码的指令数据集来微调基础LLM。 实验结果表明,即使只有10K个样本进行调整,KG-Agent 也优于使用更大 LLM 或更多数据的最先进的方法...
「大型语言模型评测」综述 来源:专知 大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在多种自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)任 务中展现出了卓越性能,并为实现通用语言智能提供了可能。然而随着其应用范围的扩大,如何准确、全面地评估 大语言模型已经成为了一个亟待解决的问题。现有评测基准和方法仍存在许多不足,如...
LLM训练知识推理不应当是这么用的,不是直接和GPT机器人对话去令其学习图结构,而是看内部是如何训练的(有专门的工作) 句法图学习 《Graph Transformer for Graph-to-Sequence Learning》 把句子转化为Levi图,也是通过聚合邻居节点信息作为当前节点的表示,和GAT一样,通过注意力计算权重。不过有几点创新的是:对图进行了...
我们在表2中进一步呈现了LLMs在多语言QA上的性能。尽管随着GPT家族持续迭代,模型回答不同语言问题的能力呈现出整体上的改善趋势,但我们观察到GPT-4在四种语言上均未超过ChatGPT。这表明GPT的多语言能力的演变可能开始放缓。 5、从知识更新的角度来看,由于知识图谱采用了图的表示,知识更新可以通过图上的节点和边的插...