AI大语言模型和知识图谱的集成设计

1. 背景介绍

1.1 大语言模型的兴起

近年来,基于transformer的大型语言模型(Large Language Model, LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就。像GPT、BERT、XLNet、T5等模型通过预训练+微调的范式,在广泛的下游任务中展现出卓越的性能表现。尤其是GPT-3这样的超大规模语言模型,凭借其惊人的参数规模(1750亿参数)和广博的知识面,能够生成高质量、上下文连贯的自然语言文本,在很大程度上逼近了人类的水平。

1.2 知识图谱的重要性

然而,尽管大语言模型展现出了强大的语言理解和生成能力,但它们仍然存在一些明显的缺陷。由于它们是通过简单的语料库训练获得的,因此缺乏对世界知识的显式建模和推理能力。这使得它们在涉及常识推理、多步推理等复杂任务时表现较差。与之相对,知识图谱通过将结构化的实体-关系知识以图的形式表达出来,使得知识更加清晰、高效,为复杂推理任务提供了良好的基础。

1.3 集成需求

因此,如何将大语言模型强大的语言建模能力与知识图谱精准的知识表达和推理能力相结合,成为当前研究的一个重要课题。通过将二者有机融合,我们期望能够开发出更加通用、健壮的人工智能系统,为复杂的自然语言理解和生成任务提供有力支持。

2. 核心概念与联系

2.1 大语言模型

大语言模型是一种基于transformer编码器-解码器架构的巨型神经网络模型。它们通过自监督学习方式(如掩码语言模型和下一句预测等)在广泛的文本语料上进行预训练,获得通用的语言表示能力。预训练后的模型参数可以在下游任务上通过微调的方式迁移和应用。

大语言模型的优势在于:

参数规模巨大,拥有强大的表达能力

通过预训练吸收了大量语料知识

生成能力强,可应用

精彩内容

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