Developing a Scalable Benchmark for Assessing Large Language Models in Knowledge Graph Engineering-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/132713529

本文提出了一种名为LLM-KG-Bench的基准测试框架，专注于评估大型语言模型在知识图谱工程中的性能。框架包含三个挑战，即语法和纠错、事实提取和数据集生成。初步评估显示，虽然LLM在某些任务上有用，但无法在零样本提示下有效辅助知识图谱生成。LLM KG Bench提供自动评估和跟踪工具，以促进对模型性能和提示工程的理解。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文是LLM系列文章，针对《Developing a Scalable Benchmark for Assessing Large Language Models in Knowledge Graph Engineering》的翻译。

摘要

随着大型语言模型（LLM）领域的加速发展，评估和监控其性能的关键需求出现了。我们介绍了一个专注于知识图谱工程（KGE）的基准测试框架，该框架伴随着三个挑战，即语法和纠错、事实提取和数据集生成。我们表明，虽然LLM是一种有用的工具，但它仍然不适合在零样本提示的情况下辅助知识图谱的生成。因此，我们的LLM KG Bench框架提供了LLM响应的自动评估和存储，以及统计数据和可视化工具，以支持对提示工程和模型性能的跟踪。

1 引言

2 相关工作

3 LLM-KG-Bench框架

4 框架的初步评估和第一项任务

5 结论和未来工作

我们表明，有必要衡量快速发展的LLM的知识图谱工程能力。我们提出并描述了用于此任务的新型LLM-KG Bench框架。对三个具有第一基准的高级别LLM的第一次评估显示了使用新框架进行自动评估的好处。
LLM KG Bench框架旨在实现基准任务和LLM之间的对话。评估LLM的能力，用一些反馈来修复他们的答案，例如改进或附加任务中的错误代码，这将是一件有趣的事情。我们期待着在更大的社区的帮助下，扩展到更多