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...
主要内容:知识图谱、LLM相关的内容 磐石 · 34 篇内容 openai o1 series-rl framework: Let’s Verify Step by Step openai, Quiet-STaR, SCoRe 总结主要内容 之前介绍了value model + mcts方法作为迭代策略提升(decision-time planing)训练相关的文章,这次介绍和openai o1可能相关policy gradient type methods learn...
知识图谱(KGs)以结构化形式表示知识,可以增强LLMs的知识表达。LLMs和KGs互补,联合使用可以发挥各自优势、弥补不足。 本文全面综述LLMs和KGs的融合研究进展,提出了将二者统一的roadmap,包含三大框架:1) KG增强的LLMs,利用KGs增强LLMs的知识学习、推理和解释性;2) LLM增强的KGs,利用LLMs提升KGs在embedding、补全、...
这是最简单的、利用额外的知识做问答的 LLM 工作的方式,在《图技术在 LLM 下的应用:知识图谱驱动的大语言模型 Llama Index》这篇文章中也有详细的介绍。 文中讲述了一些知识图谱驱动 LLM 的背景,但是这里可以稍微简略地说下。像是上图下方的选举,它其实会破坏到部分结构,比如说 TopN 要选多少才能够完成我们的任...
(1)LLMs for KGs:知识提取和规范化 知识图谱构建是一项复杂的任务,需要从各种来源收集和集成信息,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统方法通常依赖于单独处理每种数据类型的特定模块,并且当内容多样化且结构异构时,它们会陷入困境。然而,LLMs 是强大的 NLP 模型,经过广泛的信息源训练,使其非常适合知识提取任...
(1)LLMs for KGs:知识提取和规范化 知识图谱构建是一项复杂的任务,需要从各种来源收集和集成信息,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统方法通常依赖于单独处理每种数据类型的特定模块,并且当内容多样化且结构异构时,它们会陷入困境。然而,LLMs 是强大的 NLP 模型,经过广泛的信息源训练,使其非常适合知识提取任...
LLM + Graph,首先能解决的是知识图谱的知识构建问题。 DEFAULT_KG_TRIPLET_EXTRACT_TMPL = ( "Some text is provided below. Given the text, extract up to " "{max_knowledge_triplets} " "knowledge triplets in the form of (subject, predicate, object). Avoid stopwords.\n" ...
文中讲述了一些知识图谱驱动 LLM 的背景,但是这里可以稍微简略地说下。像是上图下方的选举,它其实会破坏到部分结构,比如说 TopN 要选多少才能够完成我们的任务,此外我们的知识分片也分散在各处。不过既然是知识,其实用知识图谱是一个非常方便的方式,这也是图数据库 NebulaGraph 典型的应用场景。
这一显著的成功也引起了将 LLMs 应用于图领域的兴趣。图，特别是知识图谱，富含可靠的事实知识，可以...
此外,我们展示了它们在分子发现、知识图谱和推荐系统等多样化应用中的潜力。尽管取得了成功,但这个领域仍在发展中,并为进一步的进展提供了许多机会。因此,我们进一步讨论了几个挑战和潜在的未来方向。总的来说,我们的综述旨在为研究人员和从业者提供系统和全面的回顾,激发这个有前途领域的未来探索。