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大型语言模型与知识图谱.pdf

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简介：
本文探讨了大型语言模型和知识图谱之间的关系及其在自然语言处理中的应用，分析两者结合的优势及挑战。 大语言模型与知识图谱的结合能够显著提升自然语言处理任务的效果。通过利用结构化的知识图谱数据，大语言模型可以更好地理解和生成符合常识的语言表达，从而在问答系统、对话机器人等领域展现出更佳的表现力。此外，这种融合还能帮助机器学习算法从大规模文本语料库中提取和组织信息，形成更加丰富且准确的知识体系，为用户提供更为智能的服务体验。

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  • 大型语言模型与知识图谱.pdf
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    本文探讨了大型语言模型和知识图谱之间的关系及其在自然语言处理中的应用，分析两者结合的优势及挑战。 大语言模型与知识图谱的结合能够显著提升自然语言处理任务的效果。通过利用结构化的知识图谱数据，大语言模型可以更好地理解和生成符合常识的语言表达，从而在问答系统、对话机器人等领域展现出更佳的表现力。此外，这种融合还能帮助机器学习算法从大规模文本语料库中提取和组织信息，形成更加丰富且准确的知识体系，为用户提供更为智能的服务体验。
     
  • 大型语言模型和知识图谱的整合：综述及发展蓝图
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    本文综述了大型语言模型与知识图谱结合的研究进展，探讨两者在信息抽取、语义理解等领域的相互促进作用，并展望未来的发展方向。 本段落详细阐述了大型语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs）的统一现状及未来发展方向。文章首先概述了这两种技术的特点及其局限性，并提出了三种融合框架：1）通过将KG整合进LLM来提高其准确性和解释性的“KG增强型LLM”；2）利用LLM加强KG表示、补全和构建能力以及文本生成功能的“LLM增强型KG”；3）二者相辅相成，实现数据与知识双重提升的协同作用。此外，文章深入分析了各类框架的技术细节，并对现有研究进行了评价，指出了面临的挑战及未来的研究方向，包括解决LLMs中的幻觉问题、将知识注入黑盒模型以及多模态语言模型的发展。 本段落适合具备扎实AI和NLP理论基础的研究人员和技术工程师阅读。其使用场景与目标在于：①为科研工作者提供关于如何深度整合LLM与KG的实例方法；②促进跨学科合作及技术创新；③向行业内外的技术进步提供指导和支持，以构建更完善的智能化生态系统。 该文献综述旨在引导读者深入了解大型语言模型和知识图谱之间的关系及其实现途径，并鼓励对未来的趋势进行研究投入。
     
  • 基于大模型与知识图谱的知识库问答.zip
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    本项目探索了结合大语言模型和知识图谱进行知识库问答的有效方法，旨在提升问答系统的准确性和效率。 基于大模型和知识图谱的知识库问答.zip
     
  • 最新大型语言模型(LLM)入门知识汇总
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    本资料为初学者提供全面了解最新大型语言模型（LLM）的基础知识，涵盖技术原理、应用场景及发展趋势等内容。 大语言模型（LLM）是深度学习的一个分支，在自然语言处理领域带来了革命性的变化。这些功能强大的通用模型经过大量数据的预训练后，可以针对特定任务进行微调，从而具备广泛的知识背景。如果用户希望将LLM应用于具体场景，则可以通过调整来适应不同的需求。这一过程通常包括在与目标相关的较小的数据集上对模型进行再训练，该数据集可能包含书籍、文章、代码库等文本形式的信息。 大语言模型（LLM）是人工智能领域的一项突破性进展，它们通过自监督学习技术处理和理解人类的语言或文本内容，并且正在重塑自然语言处理与机器学习的应用。例如OpenAI的GPT-3以及谷歌的BERT，在理解和生成类人文本方面表现出卓越的能力，成为众多行业中的重要工具。 本段落将全面介绍大语言模型的基础知识、训练流程、应用场景及未来的发展趋势。
     
  • 2023年知识图谱与大模型融合实践研究报告.pdf
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    本报告深入探讨了2023年知识图谱与大模型技术的融合趋势及应用实践，分析两者结合的优势，并提供行业案例和未来展望。 为推进知识图谱与大模型在企业级的落地应用，并分析其融合技术路径，《研究报告》从这两项技术面临的瓶颈出发，深入探讨了它们的主要特征、擅长场景及核心能力，同时对比了各自的优劣势。通过此研究，报告进一步讨论了二者融合的技术演化层面、互补性以及知识库建设的可能性和潜在收益。 《研究报告》还详细分析了知识图谱与大模型融合的技术路径及其关键技术，并建立了评测体系以评估实际系统性能。结果显示，融合后的系统在处理速度、准确性及功能多样性方面均有显著提升。此外，《报告》通过梳理11个领域内的实践案例，总结出技术挑战和发展前景。 《研究报告》强调了知识图谱与大模型作为信息技术关键组成部分的重要性，并指出它们的结合预示着企业智能化进程的新阶段。尽管在撰写时因技术快速发展及作者学识限制可能存在不足之处，《报告》依然提供了丰富的案例分析和深入的技术探讨，对业界具有很高的实用价值。 总的来说，《研究报告》为理解知识图谱与大模型融合现状及其未来趋势提供了一个全面视角，并为企业和研究者在实际应用和技术发展中提供了重要参考。
     
  • 基于生物医学知识图谱的大型语言模型提示生成框架研究与应用
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    本研究提出了一种利用生物医学知识图谱构建高效提示的大型语言模型框架，旨在提升模型在医疗健康领域的性能和实用性。 本段落介绍了一种结合生物医学知识图谱（SPOKE）与大型语言模型（LLMs）的检索增强生成框架（KG-RAG）。通过利用SPOKE中的多源生物医学数据及其语义关联，该框架为LLMs提供了可靠的上下文信息支持。实验结果显示，在问答、药物再定位查询以及判断题和选择题等多种任务中，使用了KG-RAG的模型性能得到了显著提升。 相较于未采用KG-RAG的基础LLMs，这种新的框架不仅提高了开源预训练模型（如Llama-2）的表现，也增强了GPT系列模型在处理复杂多步推理问题上的能力。此外，该方法还优化了对输入token的有效利用，并保持灵活性和广泛适用性。 本段落面向的研究人员和技术从业者群体包括自然语言处理、机器学习以及医学研究领域的专业人士。使用KG-RAG可以解决知识密集型任务，提升大型语言模型在特定医学领域问答中的质量，并辅助进行合理的药物重新定位推荐，为临床试验提供理论依据。 尽管目前的实验结果表明了KG-RAG的强大能力，但作者也指出未来可能进一步扩展到更多类型的生物医学节点以扩大系统覆盖范围和提高通用性。此外，在药物重用部分虽然已取得了一些积极的结果，但仍需更多的后续研究进行全面验证。
     
  • 基于中文法律知识的大型语言模型.zip
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    本项目致力于开发和训练专门针对中文法律领域的大型语言模型，旨在提供精准、专业的法律咨询服务与文档撰写能力。通过深度学习海量法律法规及案例数据，提升模型在法律专业场景下的应用效果与准确性。 LaWGPT 是一系列基于中文法律知识的开源大语言模型。 该系列模型在通用中文基座模型（如 Chinese-LLaMA、ChatGLM 等）的基础上扩充了法律领域专有词表，并进行了大规模中文法律语料预训练，增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上，通过构造法律领域对话问答数据集和中国司法考试数据集进行指令精调，提升了模型对法律内容的理解和执行能力。
     
  • BERT与知识图谱的结合：预训练模型和知识图谱研究进展分析
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    本文探讨了BERT等预训练语言模型与知识图谱的融合方式及最新研究成果，旨在为自然语言处理领域提供新的思路。 随着BERT等预训练模型的出现，自然语言处理领域迎来了一场革命。这些模型在各类任务上取得了显著的成绩。与此同时，越来越多的研究者开始探索如何将知识图谱中的信息引入或强化到类似BERT的模型中，以增强其对背景知识和常识信息的理解与编码能力。
     
  • 基于大语言模型与RAG的知识库问答系统.zip
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    本项目集成大语言模型和检索增强生成技术，旨在开发高效知识库问答系统。通过结合预训练模型与精准文档检索，为用户提供准确、快速的信息服务。 基于大语言模型和 RAG 的知识库问答系统.zip 文件包含了关于如何利用先进的大语言模型以及检索增强生成技术来构建高效的知识库问答系统的详细资料和技术文档。该文件适合对自然语言处理、信息检索及机器学习感兴趣的开发者和技术人员进行深入研究与实践应用。
     
  • 全面解析大型语言模型(LLM).pdf
    优质
    本PDF深入探讨了大型语言模型（LLM）的工作原理、技术架构及其在自然语言处理领域的应用与挑战，为读者提供全面解析。 大型语言模型（LLM）是深度学习领域的重要组成部分，在自然语言处理（NLP）任务上发挥着关键作用。这些模型基于复杂的深度神经网络结构，特别是转换器架构，能够理解和生成文本，并涵盖了从简单的语言识别到复杂的语义理解等多个方面。 在本段落中，我们将深入探讨大型语言模型的定义、工作原理、训练过程以及它们的应用范围。LLM是通过大量的数据进行训练而形成的超大规模深度学习模型。这些模型采用多层转换器结构，包括编码器和解码器，并利用自注意力机制来捕捉文本中的上下文信息与词汇关系。相比传统的循环神经网络（RNN），这种并行处理方法大大提高了训练效率，在GPU加速下尤其明显。 大型语言模型的运作依赖于单词向量表示——即单词嵌入，使得具有相似意义或语境关联的词语在高维空间中彼此靠近，从而方便理解。模型通过无监督学习过程来掌握词汇的意义和上下文关系，并且可以通过微调适应特定任务如翻译、问答等。此外，还有提示调优策略，在无需大量示例的情况下让模型理解和执行具体指令。 训练大型语言模型通常包括两个主要阶段：训练与推理。在训练期间，通过前向传播及反向传播过程更新权重和偏差；而在推理环节，则仅进行前向传播以生成预测结果。由于参数数量庞大，这些模型积累了丰富的知识库，在医疗、金融、娱乐等多个领域实现了各种NLP应用。 为了有效训练大型语言模型，需要庞大的文本数据集作为基础，例如维基百科或GitHub上的内容，包含数万亿计的单词。高质量的数据对于提升模型性能至关重要。在学习阶段中，模型会自我理解词汇含义和语境，并学会区分如“right”（右）与“right”（正确）等多义词的不同意义；而在微调阶段，则根据特定任务进行调整。 总结而言，大型语言模型是深度学习技术在自然语言处理领域的一项革命性成果。通过大规模训练及微调过程，它们能够理解和生成复杂的文本内容，并为众多应用场景提供了强大的支持。随着技术的进步与发展，我们期待未来LLM能够在更多领域中展现出更加智能的表现。