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
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讲师介绍:Hank老师
-研究领域:自然语言处理技术与方法,如语言理解、语言生成、语言匹配与推理以及知识图谱表征推理和多模态表示学习等。
-共发表10余篇SCI国际期刊、EI会议论文和CCF-A类会议论文, 发明专利申请和授权10余项。
-指导公司实习生10余人,善于挖掘学生兴趣,尊重学生选择,理论和实战结合。
课程大纲:
第1节:知识图谱与LLMs融合简介
1、大规模语言模型(LLM)回顾
2、知识图谱与LLM融合原因
3、知识图谱与LLM融合方式
第2节:知识图谱增强的LLMs
1、简述知识图谱及其组成要素
2、知识图谱增强的LLM方法与技术
第3节:知识图谱增强的LLMs垂直应用分享
1、智能问答系统中的应用
2、文本生成任务中的应用
3、信息检索与知识推理的案例
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大语言模型与知识图谱融合的前瞻性路线图包括三个一般的框架:
1)KG增强的LLMs,在LLMs的预训练和推理阶段加入KGs,或者为了加强对LLMs所学知识的理解;
2)LLM增强的KG,利用LLM完成不同的KG任务,如嵌入、完成、构建、图文生成和问题回答;
3)协同的LLM+KG,其中LLM和KG扮演同样的角色,以互利的方式工作,以增强LLM和KG的双向推理,由数据和知识驱动。
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LLMs中用于检测幻觉的KGs
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用于编辑LLM中知识的KGs
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用于LLMs的KGs知识注入
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多模态LLMs for KGs
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理解KG结构的LLMs
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双向推理的协同LLM和KGs
对于还没有发过第一篇论文,还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手
,学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。
但是到了真正实操阶段才发现,并不那么简单,可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法,有人指点和引导很重要!
还在为创新点而头秃的CSer,还在愁如何写出一篇好论文的科研党,一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。
很可能你卡了很久的某个点,在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。
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