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...
从历史发展来看,知识图谱任务的解决策略从基于嵌入的方法发展到如今结合了大模型(LLMs)的先进技术。 最初,嵌入方法通过将知识图谱中的实体和关系映射为低维向量,以保持图的结构和语义完整性来解决链接预测问题。 随着技术的进步,LLMs的引入为提升预测能力和语义理解带来了新的视角,这种转变标志着从纯数学表示到更加注...
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...
KG增强LLM的预训练 将知识图谱集成到训练目标中 将KG集成到LLM的输入 通过附加融合模块集成KGs KG增强LLM的推理 动态知识融合 检索增强的知识融合 KG增强LLM的可解释性 KG用于对LLM进行知识探测 KG用于LLM分析 因为自己最近在看一些利用KG增强大模型推理的论文,为了帮助自己理清思路,所以对阅读的一系列论文进行了翻译...
一、知识图谱KG与大模型LLM的结合意义 知识图谱KG能够结构化地表示知识,使得计算机能够更好地理解和推理现实世界中的事物关系。然而,其受限于构建成本和知识的覆盖范围。大模型LLM,如GPT等,基于海量数据训练,能够生成连贯的文本,并在一定程度上理解语言的上下文。但是,它们往往对具体的事实知识掌握不够准确,长时记忆能...
“In recent years, the fields of Knowledge Graphs (KGs) and Large Language Models (LLMs) have witnessed remarkable advancements, revolutionizing the landscape of artificial intelligence and natural language processing. KGs, structured representations of knowledge, and LLMs, powerful language models traine...
MediMind是一个基于 KG-LLM 融合的AI诊断辅助系统,它面向医生群体且实现了与上级的 HIS 系统接口对接与 Canal 数据同步。与传统 HIS 不同的是,MediMind 在具有医生站信息管理系统的同时也拥有医生即时通讯与知识图谱辅助诊断用药推荐的功能模块。 在与上级HIS的兼容替代方面,MediMind 采用了消息同步的方式,实现了与...
0 分享至 图灵微雀云 图灵微雀云,是清华图灵人工智能研究院旗下专注于生成式AI驱动的科技公司。 36文章数0关注度 往期回顾全部
大语言模型(LLM)和知识图谱(KG)作为两种重要的知识处理技术,能力存在高度互补性,正在经历着深度的融合发展。日前,中国信通院宣布《大模型驱动的智能知识图谱技术要求》标准研制完成。该标准充分参考了各行业智能知识图谱落地实践经验,包含数据准备、模型场景化适配、智能知识图谱构建、智能交互应用、知识图谱存储与管理等5...
“法律大模型”值得信赖吗(一):KG+LLM 2024-04-24 18:56 发布于:江苏省 返回搜狐,查看更多平台声明:该文观点仅代表作者本人,搜狐号系信息发布平台,搜狐仅提供信息存储空间服务。首赞 +1 阅读() 内容举报大家都在看 我来说两句 0人参与, 0条评论 登录并发表 搜狐“我来说两句” 用户公约 ...