Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Fact-aware Language Modeling

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本文探讨了大型语言模型(LLM)在处理事实知识时的局限性,提出通过结合知识图谱(KGs)来增强LLM,以改善其事实推理能力和问答系统的性能。KGPLMs(知识图谱增强的预训练语言模型)通过整合KGs的知识,提升了LLM在结构化推理和可解释预测的能力。研究发现,KGPLMs在常见问答数据集上超越了传统PLM。文章强调了即使在LLM时代,KGs仍然具有不可替代的价值,并提出了未来KGLLM的发展方向。

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本文是LLM系列文章,针对《ChatGPT is not Enough: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Fact-aware Language Modeling》的翻译。

ChatGPT还不够:用知识图谱增强大型语言模型以进行事实感知语言建模

摘要

近年来,具有代表性的大型语言模型(LLM)ChatGPT由于其强大的涌现能力而备受关注。一些研究人员认为,LLM有可能取代知识图谱等结构化知识库,并作为参数化知识库发挥作用。然而,尽管LLM精通基于大型语料库的概率语言模式学习和与人类的对话,但与以前较小的预训练语言模型(PLM)一样,它们在生成基于知识的内容时,仍然难以回忆事实。为了克服这些限制,研究人员提出用基于知识的KGs增强数据驱动的PLM,将明确的事实知识纳入PLM中,从而提高其生成需要事实知识的文本的性能,并为用户查询提供更明智的响应。本文综述了用知识图谱增强预训练语言模型(KGPLM)的研究,详细介绍了现有的知识图谱增强预训练语言模型及其应用。受现有KGPLM研究的启发,本文提出通过开发知识图谱增强的大型语言模型(KGLLM)来增强KGs的LLM。KGLLM为提高LLM的事实推理能力提供了一种解决方案,为LLM研究开辟了新的途径。

1 引言

随着物联网系统的不断发展,机器到机器的通信变得越来越重要。MQTT作为一种轻量级的通信协议,已经被广泛应用于物联网系统中。而Python作为一种灵活且强大的编程语言,可以用来增强MQTT-based的机器到机器通信。 首先,Python提供了丰富的库和工具,可以帮助开发人员更加便捷地使用MQTT协议。通过使用Python的MQTT客户端库,开发人员可以快速地建立起MQTT连接,并且方便地进行消息的发布和订阅操作。同时,Python还提供了各种各样的扩展库,可以用来处理与MQTT相关的数据和事件。 其次,Python具有较为友好的语法和良好的可读性,这使得开发人员可以更加高效地编写和维护MQTT-based的机器到机器通信代码。同时,Python还支持异步编程,这意味着可以编写高效的并发MQTT通信程序,从而提高系统的性能和响应速度。 此外,Python还可以与各种传感器、执行器和其他物联网设备进行良好的集成。开发人员可以利用Python的丰富库和工具,将MQTT通信与物联网设备的控制和监测结合起来,从而实现更加智能和灵活的物联网系统。 综上所述,通过使用Python来增强MQTT-based的机器到机器通信,可以使物联网系统变得更加灵活、高效和功能丰富。Python为开发人员提供了丰富的工具和良好的支持,从而可以更好地应对物联网系统中的各种挑战和需求。
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