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国际贸易网站哪家好,wordpress怎么共享到朋友圈,网站建设 会议主持稿,南阳网站建设电话简介 本文探讨了大语言模型与知识图谱的深度融合#xff0c;指出二者存在天然互补性。论文提出三大融合框架#xff1a;KG增强的LLMs、LLM增强的KGs及协同进化系统#xff0c;通过结合各自优势提升模型准确性和可解释性。未来研究方向包括幻觉检测、知识编辑和多模态融合等…简介本文探讨了大语言模型与知识图谱的深度融合指出二者存在天然互补性。论文提出三大融合框架KG增强的LLMs、LLM增强的KGs及协同进化系统通过结合各自优势提升模型准确性和可解释性。未来研究方向包括幻觉检测、知识编辑和多模态融合等。这种大脑与图书馆的协作是实现可信通用人工智能的关键基石。随着 ChatGPT 和 GPT-4 的爆发大语言模型LLMs在自然语言处理领域掀起了巨大的浪潮展现出了卓越的通用能力。然而即便如此强大的模型也面临着难以忽视的挑战它们本质上是黑盒模型经常产生“幻觉”生成事实性错误信息且难以获取特定领域或最新的知识。与之形成鲜明对比的是知识图谱KGs如 Wikidata 和百科知识图谱它们以结构化的方式存储精确的事实具备高度的可解释性和逻辑确定性。但也正因其结构化特征KGs 在自然语言理解、处理不可见事实以及自动化构建方面存在瓶颈。近期由 Shirui Pan 教授等学者发表的论文《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》为这两项互补技术的融合制定了一份极具前瞻性的路线图。一、 互补的逻辑为何要走向融合该研究指出LLMs 与 KGs 之间存在着天然的互补性•LLMs 的优势在于通用知识、强大的语言处理能力和泛化性但其弱点是缺乏显式知识、存在幻觉以及决策过程不可见。•KGs 的优势在于结构化知识、高准确性、可演进性和可解释性但其弱点是构建困难、缺乏语言理解能力以及对未见事实的表达力不足。将两者结合不仅能提升模型的事实准确性还能为知识库注入更灵活的语义理解能力。二、 三大统一框架技术落地的路径论文提出了三个主要的集成框架涵盖了从模型训练到推理再到知识库构建的全生命周期知识图谱增强的 LLMs (KG-enhanced LLMs)•预训练阶段通过设计知识感知的训练目标如词-实体对齐或将 KG 结构引入输入使模型从底层学习事实知识。•推理阶段利用**检索增强生成RAG**技术在推理时从外部 KG 检索相关事实解决实时知识更新问题而不必重新训练模型。•可解释性利用 KG 来探测Probing和分析 LLM 内部存储的知识增强其决策过程的透明度。大语言模型增强的知识图谱 (LLM-augmented KGs)•知识图谱嵌入与补全利用 LLM 作为编码器处理实体和关系的文本描述丰富其向量表示。•自动化构建通过 LLM 辅助实体发现、关系抽取和共现消解显著降低 KG 的构建成本。•知识蒸馏直接从 LLM 蕴含的参数知识中提取蒸馏出结构化的事实以生成新的知识图谱。协同进化的 LLMs KGs (Synergized LLMs KGs)在这种模式下LLMs 和 KGs 处于对等地位。它们通过协同表示学习统一文本与图形的表征空间和协同推理如 LLM 作为智能体在图结构上进行路径搜索来实现双向驱动兼顾数据驱动的灵活性与知识驱动的严密性。三、 未来展望下一个里程碑论文最后指出了几个关键的未来研究方向•幻觉检测利用 KGs 作为外部真相来源自动检测并纠正 AI 生成内容中的事实错误。•知识编辑在不重新训练整个模型的情况下如何高效地利用 KG 更新 LLM 中的过时知识。•多模态融合将视频、音频和图像信息整合进多模态 LLMs 和 KGs 的统一框架中。•理解图结构开发能直接“读懂”复杂图结构而非仅仅是序列化文本的专用大模型。四、总结这份路线图告诉我们LLMs 与 KGs 的结合并非简单的 11而是“大脑生成性思维”与“图书馆结构化事实”的深度协作。未来的 AI 系统既需要像诗人一样流畅地表达也需要像学者一样严谨地查证。这种双向奔赴的融合将是实现更具信任感、更智能的通用人工智能AGI的关键基石。五、如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】