Fine-tuning Large Enterprise Language Models via Ontological Reasoning

本文是LLM系列文章,针对《Fine-tuning Large Enterprise Language Models via Ontological Reasoning》的翻译。

摘要

大型语言模型(LLM)利用特定任务的训练数据,将微调作为一种适应不同目标的技术。任务特异性应该与领域定向齐头并进,即LLM的专业化,以准确地处理给定感兴趣领域的任务。然而,模型通常是根据公开可用的数据进行微调的,或者最多是根据数据库中的真实数据进行微调,而忽略了业务级别的定义和领域经验。另一方面,企业知识图谱(EKG)能够通过本体论推理来捕获和增强这些领域知识。为了将LLM的灵活性与EKG的领域定向相结合,我们提出了一种新的神经符号体系结构,该体系结构利用本体论推理的力量来构建用于LLM微调的任务和领域特定语料库。

1 引言

2 微调LLM的神经符号管道

3 通过概念证明进行初步验证

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船载 OpenHarmony AIS 航海工作台:告警与防碰撞预警系统 船载OpenHarmony AIS航海工作台的告警与防碰撞系统,集成十余类告警(超速、偏航、会遇、SOS等),通过网格空间索引实现高效邻近判定,保障实时性。告警管理器统一调度规则、去重、通知与日志,支持悬浮球、语音、跑马灯、弹窗多渠道触达,确保航行安全。SOS紧急通道独立运行,避免干扰。系统设计强调性能优化与多场景适配,为航海安全提供核心支撑。 阅读详情

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