大型語言模型(LLM)在AI領域起到了關鍵作用，它具備自動生成人類般流利文本的能力，然而，這也帶來了複雜性、高昂的成本、更新難題、輸出不一緻性及審計難題等挑戰。在英語為主的背景下，如何将LLM整合到多語言和多領域仍是個問題。随着這些技術滲透到商業環境，企業需決定是否将其視為一種短暫的、可以忽略的趨勢，還是一個強大的、必須妥善駕馭的工具，進而找尋一個既安全又能確定技術價值最大化的應用路徑。
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針對這些問題，與知識圖譜的結合可以為LLM帶來一些顯著的改進。
何為知識圖譜？
知識圖譜，以其豐富的資訊結構和強大的實體關聯分析能力，正成為探索複雜關系網絡的強有力工具。以日常生活為例，‘蘋果’和‘營養’是兩個實體，它們之間的關系可以通過知識圖譜被精确表述和可視化呈現。當這樣的圖譜被建構，我們不僅能簡單查詢如‘蘋果的營養成分有哪些’這類基礎問題，更能利用圖算法和圖資料科學深入探讨廣闊而複雜的問題網，例如‘在所有水果中，哪種對特定年齡段的人群提供最大的營養價值。将實體關系轉化為可視化圖表，不僅揭示先前可能忽略的事實，還能洞察深入的見解，并可進一步生成有用的資料嵌入，這在機器學習管道和大型語言模型（LLM）的應用中擁有巨大潛力和價值。
知識圖譜與大型語言模型協同工作
通過将LLM與知識圖譜結合，可以在一定程度上提高LLM的準确性，而它們之間是如何協作的呢？我們可以看到這四種模式：
模式一：利用LLM建構知識圖譜
在此模式中，我們充分挖掘LLM的自然語言處理特質，深入挖掘網絡和學術期刊等來源的文本資料。利用LLM的能力生成一個（理論上來說）透明的知識圖譜。不同于LLM的不透明性，知識圖譜可供檢查、問題解答（QA）和策劃。對于制藥等受嚴格監管的行業而言，知識圖譜能提供明确且确定的答案，展現其不可或缺的價值。
模式二：知識圖譜的訓練助力
在第二種模式中，我們選擇一條不同的途徑。不是在龐大的通用語料庫上對LLM進行訓練，而是直接使用現有的知識圖譜進行訓練。通過這樣的方法，我們能建構出在産品和服務方面展現卓越專業性的聊天機器人，同時避免産生誤導性的幻覺。
模式三：豐富LLM的互動路徑
第三種模式關注于利用知識圖譜資料來豐富LLM的輸入和輸出消息。例如，對于“展示我喜歡的演員的最新五部電影”的請求，LLM單獨可能無法給出答案。但我們可以利用探索流行電影和演員關系的電影知識圖譜來豐富LLM的提示。相似地，在接收到來自LLM的回複時，我們也可以解析并根據知識圖譜提供更深入的見解。
模式四：用知識圖譜建立更優AI
最後，第四種模式集中關注利用知識圖譜建構優質AI。華盛頓大學的Yejen Choi及其團隊的研究揭示了這一模式的可能發展方向。在其研究中，一個名為“批評家”的次級AI富集了LLM，探索其響應中的推理錯誤，并在此過程中生成一個供“學生”模型下遊消費的知識圖譜。令人鼓舞的是，在多個基準測試中，由于“學生”模型從未學習到不準确的事實或對問題的不一緻答案，它展現出比原始LLM更小、更精确的特性。
在探索這四種模式的過程中，我們看到了知識圖譜與LLM在資訊檢索和問題回答等方面的潛在協同能力，開啟了智能技術未來的新篇章。
綜上所述，将大型語言模型(LLM)與知識圖譜結合是一種行之有效的解決方案，可以提升LLM的準确性、透明性和可解釋性。通過利用知識圖譜的明确資訊和專業知識，可以彌補LLM存在的不足。這一領域的研究和探索還有很長的路要走，但這個方向無疑值得我們進一步深入探索。
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