1、知識圖譜與大模型的特點和互補性

知識圖譜的獨特性：

• 知識組織：它由實體及其相互間的聯(lián)系構(gòu)成的三元組網(wǎng)絡(luò)，有效地描繪了知識的框架。
• 數(shù)據(jù)可信度：知識圖譜所包含的信息普遍具有高度的準確性和信賴度。
• 解釋性：知識圖譜的架構(gòu)更貼合人類的認知方式，它為知識的解釋和邏輯推理提供了途徑。

大模型的優(yōu)勢：

• 語言理解力：這些模型能夠深入理解龐大的文本資料，具備強大的上下文學(xué)習(xí)及跨領(lǐng)域適應(yīng)能力。
• 零樣本學(xué)習(xí)能力：在自然語言處理的相關(guān)任務(wù)中，即便是在樣本量極少的情況下，也能展現(xiàn)出卓越的遷移學(xué)習(xí)能力。

知識圖譜與大模型之間的相互補充：

• 知識圖譜對大規(guī)模模型的助力：知識圖譜為大模型提供了精確和可信的知識基礎(chǔ)，有助于減少模型產(chǎn)生的錯誤判斷，提供了知識解釋和推理的工具，有助于深入理解模型的內(nèi)部運作和推理邏輯。此外，知識圖譜還能作為輔助檢索系統(tǒng)，協(xié)助大模型處理公正性、隱私保護和安全性等問題。
• 大規(guī)模模型對知識圖譜的貢獻：在零樣本或少樣本的學(xué)習(xí)場景中，大模型能夠有效應(yīng)對知識圖譜構(gòu)建、完善、推理和問答等挑戰(zhàn)。例如，大模型能夠利用其信息提取能力，從文本或其他數(shù)據(jù)源中高效完成實體和關(guān)系的抽取工作，從而節(jié)省數(shù)據(jù)標注的時間和成本；同時，它也能作為補充知識庫，提取可靠知識以完善知識圖譜。

2、大模型增強知識圖譜的方式

知識圖譜構(gòu)建的挑戰(zhàn)與機遇：

• 提升知識圖譜構(gòu)建效率：借助大模型的零樣本或少樣本學(xué)習(xí)能力，可以高效地從文本等數(shù)據(jù)源中提取實體和關(guān)系信息。然而，這一過程的準確性可能會受到大模型性能的限制，特別是在處理復(fù)雜任務(wù)時。
• 優(yōu)化知識圖譜的完整性：大模型可作為補充知識庫，提取可靠知識以完善知識圖譜的結(jié)構(gòu)。將實體和關(guān)系信息融入大模型，能夠賦予模型結(jié)構(gòu)化的推理能力。?

知識圖譜推理的強化：

• 加強知識圖譜推理能力：大模型的引入，使得結(jié)合通用知識和知識圖譜進行聯(lián)合推理成為現(xiàn)實。大模型能夠解析自然語言文本，并與知識圖譜中的知識相結(jié)合，助力挖掘推理規(guī)則和評估策略。

• 問答系統(tǒng)的創(chuàng)新：知識圖譜與模型的協(xié)同作用為問答系統(tǒng)帶來新機遇。通過微調(diào)技術(shù)或直接應(yīng)用大模型，可以顯著提升知識圖譜問答系統(tǒng)的性能和解釋力。
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大模型在知識圖譜增強中的應(yīng)用概覽：

3、知識圖譜增強大模型的方式

提升大模型訓(xùn)練及其實際應(yīng)用：

優(yōu)化大模型性能：在大型模型的預(yù)訓(xùn)練過程中，融入知識圖譜的結(jié)構(gòu)化知識來構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練語料，以此提升模型的自我提升能力。同時，利用嵌入技術(shù)將知識圖譜整合進大模型，使其能夠?qū)W習(xí)到具體的事實知識。

強化推理能力：技術(shù)如思維鏈可以通過少量樣本的提示來提升大模型在推理任務(wù)上的表現(xiàn)，盡管這可能受到某些偏見特征的影響。結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜的方法，可以進一步升級模型的推理功能。

提升檢索效率：采用檢索增強生成等技術(shù)，通過接入外部知識向量索引來解決大模型知識更新的問題，從而增強其在處理知識密集型任務(wù)時的效能。

增強解釋性：結(jié)合知識圖譜與大模型，例如使用LMExplainer等工具，能夠提供更加全面、透明、易于理解的文本解釋，從而提高大模型的可解釋性。

知識圖譜對大模型強化的綜合概述：

4、總結(jié)與展望

在圖模結(jié)合系統(tǒng)中，關(guān)鍵在于建立有效的反饋機制，以動態(tài)優(yōu)化知識圖譜與大模型的互動。要點包括：

• 大模型與知識圖譜的互動反饋；
• 通用型知識圖譜的適應(yīng)性；
• 知識增強大模型的應(yīng)用，如 ChatExtract 和 AutoKG 工具。

這種協(xié)作提升了系統(tǒng)的可靠性、解釋性和智能水平。

未來展望

• 提升大模型性能：研究將聚焦于如何將高質(zhì)量知識有效注入大模型，以及優(yōu)化模型對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的理解。
• 改進知識編碼：采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等策略，更有效地捕捉知識圖譜中的關(guān)系和語義。
• 深度融合圖模：結(jié)合強化學(xué)習(xí)，如JointLK和QA-GNN，探索更高效的交互和微調(diào)策略。
• 減少幻覺現(xiàn)象：利用外部知識圖譜等工具，提高大模型的準確性和問題解決能力。
• 可解釋性大模型：研究大模型內(nèi)部機制，通過知識圖譜和圖注意網(wǎng)絡(luò)提升模型解釋性，增強用戶對決策的信任。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號玄姐聊AGI  作者：玄姐

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