一文讲清LLM大模型x知识图谱最新SOTA方案

大型语言模型 (LLMs)，正在自然语言处理和人工智能领域掀起新的浪潮。然而，LLMs经常因为其幻觉问题，以及缺乏可解释性而受到批评。首先，它们在专业垂直领域的知识方面仍然不足。其次，生成大模型容易产生虚假事实，无法根本解决问题。第三，大模型在特定领域的规范方面缺乏"忠诚度"，无法按照领域规则解决问题。最后，大模型难以控制和编辑，对于敏感或不安全的内容难以限制。图为LLMs和KGs的优缺点为了解决这些问题，研究人员提出用知识图谱 (KGs)来加强LLMS。KGs可以指导生成提示，并指导评估生成结果，从而增强生成效果。此外，通过将数据库和KGs的数据和知识融入语言模型，提升模型的信息丰富度，减轻不专业问题。最后，KGs可以降低语言模型的学习成本，提升推理能力和可解释性。我们邀请到复旦大学博士，一线互联网资深算法 ………………………………