FactChecker利用结构化的知识图谱自动生成各种主题和关系的问题,通过对LLM的回答进行评估,成功地检测出了大量的事实错误。 「创新点:」 FactChecker是第一个自动化框架,用于系统地揭示LLMs中的事实错误。 FactChecker可以有效地发现商业和研究LLMs中的大量事实错误。 FactChecker可以通过In-Context Learning(ICL)和模型微...
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...
LLM RAG Graph 知识抽取 Text2Cypher Graph RAG 未来规划 技术背景 LLM 是什么 这里简单、快速地介绍下大语言模型:从 GPT-2 开始,到后来流行的 GPT-3,人们逐渐意识到语言模型达到一定规模,借助部分技术手段之后,程序好像可以变得和人一样,去理解人类复杂的思想表达。与此同时,一场技术变革也悄然发生了,曾经我们需...
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，...
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...
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...
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。
LLM RAG Graph 知识抽取 Text2Cypher Graph RAG 未来规划 技术背景 LLM 是什么 这里简单、快速地介绍下大语言模型:从 GPT-2 开始,到后来流行的 GPT-3,人们逐渐意识到语言模型达到一定规模,借助部分技术手段之后,程序好像可以变得和人一样,去理解人类复杂的思想表达。与此同时,一场技术变革也悄然发生了,曾经我们需...
▲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...