1、知識(shí)圖譜與大模型的特點(diǎn)和互補(bǔ)性

知識(shí)圖譜的獨(dú)特性：

• 知識(shí)組織：它由實(shí)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(shí)的框架。
• 數(shù)據(jù)可信度：知識(shí)圖譜所包含的信息普遍具有高度的準(zhǔn)確性和信賴度。
• 解釋性：知識(shí)圖譜的架構(gòu)更貼合人類的認(rèn)知方式，它為知識(shí)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(qiáng)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(shí)圖譜與大模型之間的相互補(bǔ)充：

• 知識(shí)圖譜對大規(guī)模模型的助力：知識(shí)圖譜為大模型提供了精確和可信的知識(shí)基礎(chǔ)，有助于減少模型產(chǎn)生的錯(cuò)誤判斷，提供了知識(shí)解釋和推理的工具，有助于深入理解模型的內(nèi)部運(yùn)作和推理邏輯。此外，知識(shí)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(hù)和安全性等問題。
• 大規(guī)模模型對知識(shí)圖譜的貢獻(xiàn)：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(shí)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(shí)體和關(guān)系的抽取工作，從而節(jié)省數(shù)據(jù)標(biāo)注的時(shí)間和成本；同時(shí)，它也能作為補(bǔ)充知識(shí)庫，提取可靠知識(shí)以完善知識(shí)圖譜。

2、大模型增強(qiáng)知識(shí)圖譜的方式

知識(shí)圖譜構(gòu)建的挑戰(zhàn)與機(jī)遇：

• 提升知識(shí)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(shí)體和關(guān)系信息。然而，這一過程的準(zhǔn)確性可能會(huì)受到大模型性能的限制，特別是在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)。
• 優(yōu)化知識(shí)圖譜的完整性：大模型可作為補(bǔ)充知識(shí)庫，提取可靠知識(shí)以完善知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)。將實(shí)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(shí)圖譜推理的強(qiáng)化：

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

• 問答系統(tǒng)的創(chuàng)新：知識(shí)圖譜與模型的協(xié)同作用為問答系統(tǒng)帶來新機(jī)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(shí)圖譜問答系統(tǒng)的性能和解釋力。
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大模型在知識(shí)圖譜增強(qiáng)中的應(yīng)用概覽：

3、知識(shí)圖譜增強(qiáng)大模型的方式

提升大模型訓(xùn)練及其實(shí)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(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)化知識(shí)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(shí)，利用嵌入技術(shù)將知識(shí)圖譜整合進(jìn)大模型，使其能夠?qū)W習(xí)到具體的事實(shí)知識(shí)。

強(qiáng)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(shí)圖譜的方法，可以進(jìn)一步升級(jí)模型的推理功能。

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

增強(qiáng)解釋性：結(jié)合知識(shí)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(shí)圖譜對大模型強(qiáng)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(jī)制，以動(dòng)態(tài)優(yōu)化知識(shí)圖譜與大模型的互動(dòng)。要點(diǎn)包括：

• 大模型與知識(shí)圖譜的互動(dòng)反饋；
• 通用型知識(shí)圖譜的適應(yīng)性；
• 知識(shí)增強(qiáng)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(shí)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(jìn)知識(shí)編碼：采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等策略，更有效地捕捉知識(shí)圖譜中的關(guān)系和語義。
• 深度融合圖模：結(jié)合強(qiáng)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(shí)圖譜等工具，提高大模型的準(zhǔn)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(jī)制，通過知識(shí)圖譜和圖注意網(wǎng)絡(luò)提升模型解釋性，增強(qiáng)用戶對決策的信任。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)玄姐聊AGI  作者：玄姐

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