大语言模型与知识图谱统一化

概述

大型语言模型存在先天的不足，即缺乏事实知识，将大型语言模型和知识图谱相结合的方法，通过知识图谱提供额外的知识用于推理和解释。 既有的方法主要集中在大型语言模型或知识图谱本身，存在着缺陷。从本质上说，大型语言模型缺乏显式存储事实知识的结构，而知识图谱则难以构建并且因其性质而难以生成新事实和表示未知知识。因此，将大型语言模型和知识图谱相结合的方法，同时利用它们的优点。 本文提出了三种框架来实现大型语言模型和知识图谱的结合。这些框架分别是：1）增强知识图谱的大型语言模型，这种方式将知识图谱纳入大型语言模型的预训练和推理阶段，或用于增强大型语言模型所学知识的理解；2）利用大型语言模型增强知识图谱，这种方式将大型语言模型用于不同类型的知识图谱任务，如嵌入、补全、构建、图文生成和问题回答；3）相互作用的大型语言模型和知识图谱，在这种模式中，大型语言模型和知识图谱发挥相等作用，并以相互有益的方式共同作用，通过数据和知识驱动的双向推理来增强大型语言模型和知识图谱。 本文的框架在各种自然语言处理任务上都达到了很好的结果，如开放域问题回答，自动摘要和对话生成等。对于大型语言模型不足的问题，结合知识图谱将这些模型集成化在推理和解释方面具有优越性。

新的思考

1. 在利用知识图谱和大型语言模型进行语义表示方面，目前主流的做法和算法有哪些？这些算法的原理分别是什么？ 答：目前主流的算法有KEPLER、JointGT、DRAGON和HKLM等，其中KEPLER提出了一种将文本实体描述编码为它们的嵌入，然后联合优化知识嵌入和语言建模目标的统一模型；JointGT提出了一种图文联合表示学习模型，提出了三个预训练任务来对齐图和文本的表示；DRAGON提出了一种自监督方法，从文本和知识图谱中预训练联合语言-知识基础模型；HKLM引入了一个统一的LLM，它结合了知识图谱来学习领域专业知识的表示。这些算法的原理和实现方法可以参考文章第6节。

2. LLM和KG在推理任务中的优势和不足分别是什么？如何将二者结合进行推理任务？ 答：在推理任务中，LLM更适合处理文本信息和理解语义关系，而KG更适合处理结构化信息和推理逻辑关系。一些研究者针对这些优势和不足，提出了将LLM和KG结合进行推理的方法，如QA-GNN、LARK和Siyuan等，这些方法能够在不同的应用程序中有效地利用LLM和KG。

3. 当前在整合LLM和KG进行知识表示的研究面临哪些挑战和难点？ 如何解决这些挑战和难点？ 答：当前在整合LLM和KG进行知识表示的研究中，主要面临数据稀疏性、知识不确定性、反事实学习和人工造成偏见等挑战和难点。为解决这些挑战和难点，研究者们可以应用类别不平衡的算法、强化学习算法、对抗生成算法和以人为本的算法等。

4. 在LLM和KG表征中考虑到可能存在虚假的信息，如何利用KG来检测虚假信息呢？应该采用何种方法解决这一问题？ 答：当前在LLM和KG表征中，考虑到可能存在虚假的信息，可以采用KG作为外部来源来验证LLM的虚假信息。一些学者已经提出了利用KG检测虚假信息的方法，但该方法仍面临一些技术上的挑战，例如如何处理大规模的知识图谱和如何为检测虚假信息的模型提供可靠的培训数据。

5. 如何在LLM中更新内部知识？现有的LLM编辑方法所存在的问题是什么？有哪些方法可以用来解决这些问题？ 答：虽然LLM具有存储大量真实世界知识的能力，但它们无法快速更新其内部知识以反映现实世界的变化。现有的LLM编辑方法可能存在性能差或计算负担重的问题。目前已经有一些研究提出了解决此类问题的方案，例如使用图神经网络、强化学习、元学习等。

6. 如何使用 prompt engineering 来优化LLM在不同的任务中的效果？ 答：Prompt engineering 是一种新兴的领域，旨在创建和完善提示，以最大化大型语言模型（LLMs）在各种应用和研究领域中的效率。Prompt 是LLMs指定用于任务的一系列自然语言输入序列，例如情感分类中的Positive、Negative等。Prompt engineering 旨在改善大型语言模型在复杂任务中的能力。例如，在情感分类中，Prompt engineering 可以包含三个元素：1) Instruction, 2) Context 和 3) Input Text，从而指导模型进行特定的任务。

参考论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.08302.pdf