知識圖譜的特點：

• 結(jié)構化知識：以實體和實體之間的關系構成的三元組為基本組成單位，能夠清晰地表示知識的結(jié)構,。

• 數(shù)據(jù)真實性：知識圖譜中的數(shù)據(jù)通常具有較高的真實性和可靠性。

• 可解釋性：其內(nèi)部的結(jié)構知識更接近人類認知,，能夠提供一種解釋和推理知識的手段,。

大模型的特點：

• 強大的語言理解能力：能夠理解和處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)，具備上下文學習能力和領域泛化能力,。

• 優(yōu)秀的零樣本學習能力：在處理自然語言下游任務時表現(xiàn)出色,，能夠輕松進行少樣本遷移學習。

知識圖譜與大模型的互補性：

• 知識圖譜對大模型的增強：知識圖譜可以為大模型提供真實可靠的知識,，減輕大模型產(chǎn)生幻覺的問題,，提供解釋和推理知識的手段，探究大模型內(nèi)部復雜的工作步驟和推理過程,，還可以作為外部檢索工具,，幫助大模型解決公平、隱私和安全等問題,。

• 大模型對知識圖譜的增強：大模型在零樣本和少樣本的訓練中,，能夠應對知識圖譜構建、補全,、推理和問答等各種挑戰(zhàn),。例如，大模型可以利用零樣本或少樣本學習的信息提取能力,，從文本或其他數(shù)據(jù)源中完成實體抽取和關系抽取任務,，節(jié)約數(shù)據(jù)標注的時間和成本；還可以作為額外知識庫提取可信知識,，完成知識圖譜的補全,。

知識圖譜的構建任務：

• 增強知識圖譜構建：利用大模型零樣本或少樣本學習的信息提取能力,，從文本或其他數(shù)據(jù)源中完成實體抽取和關系抽取任務,，但輸出結(jié)果依賴于大模型自身性能，在一些復雜任務中可能無法保證抽取結(jié)果的準確性,。

• 增強知識圖譜補全：大模型可作為額外知識庫提取可信知識,，完成知識圖譜的補全，將知識圖譜中的實體,、關系等結(jié)構信息融入大模型,，可使大模型具有結(jié)構感知推理能力。

知識圖譜的推理任務：

• 增強知識圖譜推理：大模型的到來使得通識知識和知識圖譜聯(lián)合推理成為可能,，大模型能夠理解自然語言文本,，結(jié)合知識圖譜的知識，輔助挖掘知識圖譜推理的規(guī)則及評估方案。

• 問答：圖?；パa為知識圖譜問答系統(tǒng)創(chuàng)造新的機會,，通過微調(diào)技術或直接應用大模型，可提高知識圖譜問答系統(tǒng)的性能和可解釋性,。

大模型增強知識圖譜總結(jié)：

大模型訓練及任務應用：

• 增強自身性能：在大模型預訓練階段，將知識圖譜中的結(jié)構化信息作為訓練數(shù)據(jù),，構建預訓練語料庫,，可增強大模型自身涌現(xiàn)能力；采用對齊技術將知識圖譜內(nèi)嵌大模型,，使模型能夠?qū)W習內(nèi)嵌的事實化知識,。

• 增強推理：思維鏈等技術可通過少樣本示例提示來增強大型模型推理任務，但可能會受到偏見特征影響,；采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡和知識圖譜相結(jié)合的方式,，可提高模型推理能力。

• 增強檢索：檢索增強生成等方法通過外部真實知識向量索引來解決大模型無法自我更新知識的問題,，提高大模型處理知識密集型任務的能力,。

• 增強可解釋性：通過將知識圖譜與大模型相結(jié)合，如 LMExplainer 等方法,，可提供更全面,、清晰、可理解的文本解釋,，增強大模型的可解釋性,。

知識圖譜增強大模型總結(jié)：

在圖?；パa的系統(tǒng)中,，建立有效的反饋機制以動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化知識圖譜與大模型之間的互動至關重要。構建這類系統(tǒng)的關鍵在于：

• 大模型和知識圖譜的反饋交互,；

• 適用于不同任務和場景的通用知識圖譜,；

• 各種知識增強型大模型的應用（例如 通過ChatExtract 和 AutoKG 工具完 成領域知識圖譜的構建）。

總的來說,，知識圖譜和大模型相互協(xié)作構建,，有利于提升系統(tǒng)的可靠性、可解釋性和智能程度,。

【未來展望】：

增強大模型自身性能：

• 關注知識注入：未來研究將更關注如何有效將結(jié)構化,、高質(zhì)量的知識注入大模型，以及使大模型更好地理解結(jié)構化數(shù)據(jù),。

• 改進知識編碼策略：需要采用更先進的知識編碼策略,，如圖神經(jīng)網(wǎng)絡,，以更好地捕捉知識圖譜中的關系和語義信息。

圖?；パa深度融合：

• 結(jié)合強化學習技術：如 JointLK 和 QA - GNN 通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡將知識圖譜與大模型聯(lián)立起來,，DRAGON 增加自監(jiān)督學習策略，未來可結(jié)合先進的強化學習技術,，進一步探索更高效的交互機制,、更有效的微調(diào)和更新策略。

緩解大模型幻覺現(xiàn)象：

• 借助外部工具：目前大模型存在幻覺問題,，在一些高精度領域不可接受。未來可借助可靠,、最新的知識圖譜等外部工具,，提高大模型自身的問題解決能力，緩解幻覺現(xiàn)象,。

• 有機結(jié)合檢索和推理：將知識圖譜與語言模型的檢索和推理有機結(jié)合,，為大模型提供更準確的信息。

可解釋型大模型：

• 探索內(nèi)部工作流程：由于大模型的參數(shù)量過大,，缺乏統(tǒng)一的解釋標準和可靠的解釋評估方法,，可解釋性面臨挑戰(zhàn)。未來需要探索大模型內(nèi)部的工作流程,，如通過知識圖譜和圖注意網(wǎng)絡對大模型的關鍵決策信號進行探索,。

• 增強可解釋性：研究人員需要進一步探索大模型的推理過程，使模型能夠解釋其決策和推理過程,，借助知識圖譜來增強大模型的可解釋性,，增加人們對大模型決策的信任。