Think and Retrieval: A Hypothesis Knowledge Graph Enhanced Medical Large Language Models

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本文介绍了HyKGE框架,它结合大型语言模型(LLM)和知识图谱,提升医学领域任务的准确性和可解释性。在医疗问答任务中,HyKGE表现出色,尤其在复杂场景下,能提供准确知识和高精度预测。

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本文是LLM系列文章,针对《Think and Retrieval: A Hypothesis Knowledge Graph Enhanced Medical Large Language Models》的翻译。

思考与检索:一个假设知识图增强的医学大语言模型

摘要

我们探讨了大型语言模型(LLM)的兴起如何显著影响自然语言处理领域的任务性能。我们重点研究了两种策略,即检索增强生成(RAG)和微调(FT),并提出了假设知识图增强(HyKGE)框架,利用知识图来增强医学LLM。通过集成LLM和知识图谱,HyKGE在解决准确性和可解释性挑战方面表现出卓越的性能,在医学领域具有潜在的应用前景。我们使用真实世界数据集进行的评估突出了HyKGE在提供准确知识和精确信心方面的优势,特别是在复杂和困难的场景中。该代码将在发布前可用。

1 引言

2 相关工作

3 前言

4 方法

5 实验

6 结论

在本文中,我们提出了HyKGE,一个假设知识图增强的医学大语言模型。通过集成LLM和知识图谱,HyKGE在解决准确性和可解释性挑战方面表现出卓越的

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