《AI大模型开发笔记》——大型语言模型与知识图谱融合方法概述

背景意义

大型语言模型（LLM）已经很强了，但还可以更强。通过结合知识图谱，LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题；而反过来 LLM 也能助益知识图谱，让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合，我们也许还能得到更加全能的人工智能。

今天我们将介绍一篇综述 LLM 与知识图谱联合相关研究的论文，其中既包含用知识图谱增强 LLM 的研究进展，也有用 LLM 增强知识图谱的研究成果，还有 LLM 与知识图谱协同的最近成果。文中概括性的框架展示非常方便读者参考。

论文：https://arxiv.org/abs/2306.08302v1

BERT、RoBERTA 和 T5 等在大规模语料库上预训练的大型语言模型（LLM）已经能非常优秀地应对多种自然语言处理（NLP）任务，比如问答、机器翻译和文本生成。近段时间