1.1 KG增强LLM预训练 1.1.1 将KGs整合到训练目标中：第一种是在预训练目标中暴露出更多的知识实体。例如：GLM利用知识图谱结构来分配给重要的学习实体一个高的掩码概率。E-BERT进一步控制token级和实体级训练损失之间的平衡。SKEP在LLMs预训练期间注入情感知识，掩码时为这些确定的情感词语分配一个较高的掩蔽率。
一个是抽取微调，通过指令调优使开源LLM成为图判断专家，增强其对一般逻辑原则和领域特定知识的理解。通过构建指令数据集并进行监督微调，LLM能够识别出符合逻辑结构和领域知识的三元组。一个是判断过滤，使用微调后的开源LLM对生成的草图KG中的三元组进行判断，过滤掉错误的三元组，最终提高KG的质量。二、多模态文档问答...
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...
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...
ToG-R主要强调关系的字面信息,当中间实体的字面信息缺失或LLM不理解语义时,降低了错误推理的风险。 ToG和ToG-R的算法流程 总结 作者在不同数据集上进行了验证实验,证明了ToG框架可以有效增强LLM的深度推理能力。ToG在大多数数据集上优于ToG-R,因为与ToG-R检索的关系链相比,基于三元组的推理路径提供了额外的中间...
大语言模型(LLM)与知识图谱(KG)的结合是未来发展的重要方向。LLM通过丰富的文本理解和生成能力,可以完成知识图谱的构建、推理和补全。而KG则能为LLM提供可信的外部知识,有助于缓解LLM中的幻觉现象。这篇文章主要探讨了如何更好地让LLM完成知识图谱补全任务。🎉...
LLM+KG:AI新趋势 大模型(LLM)和知识图谱(KG)的结合能够充分发挥两者的优势,从而提升AI系统的整体性能。具体来说,LLM具备强大的通用知识和语言处理能力,能够理解和生成自然语言文本,而KG则以其结构化和高准确性著称,能够提供丰富的领域知识和关系信息。 在推荐系统中,LLM可以通过分析用户的自然语言输入来理解用户需求...
iText2KG一种由 LLM 驱动的零样本方法，使用大型语言模型构建增量知识图谱（KG）iText2KG 是一个 Python 包，通过利用大型语言模型从文本文档中提取实体和关系，逐步构建具有已解析实体和关系的一致知识图谱。它具有零样本能力，无需专门的训练即可跨各个领域提取知识。它包含四个模块：文档提炼器、增量实体提取器、增量...
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 ...
3.3 KG-LLM框架 4 实验 5 结论与未来工作 论文:Knowledge Graph Large Language Model (KG-LLM) for Link Prediction 代码:https://anonymous.4open.science/r/KG-LLM-FED0/README.md 思维笔记 什么是多跳推理? 宏观分析 AI检测代码解析 ├── 1 引言【描述研究背景和问题】 ...