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北諾南兮

1 ARI（ACL2024） 主要分為兩個(gè)階段：基于知識(shí)的交互和知識(shí)無(wú)關(guān)推理。 基于知識(shí)的交互：提取子圖，建立候選動(dòng)作集，過(guò)濾得到與問(wèn)題相似度高的前K個(gè)動(dòng)作，根據(jù)LLM的決策...

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原文：https://arxiv.org/abs/2410.01401[https://arxiv.org/abs/2410.01401] 知識(shí)圖譜問(wèn)答（KGQA）通常先從大...

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@[toc] 使用WebQSP結(jié)果較好：ChatKBQA、GoG使用多跳推理數(shù)據(jù)集HotpotQA等：KGP-T5，LongRAG，GNN-Ret，為長(zhǎng)文本/多跳類(lèi)任務(wù) 1 ...

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1 Tokenizer的作用 將文本序列轉(zhuǎn)化為數(shù)字序列，作為transformer輸入 是訓(xùn)練和微調(diào)LLM必不可少的一部分 2 三種不同分詞粒度的Tokenizers Wor...

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1 介紹 輸入：同一相機(jī)位置的環(huán)視圖像組輸出：密集的3D語(yǔ)言嵌入體素圖，該圖能夠支持一系列開(kāi)放詞匯量的任務(wù)。 主要分為三步： 2D-3D編碼器從輸入圖像生成一個(gè)體素特征網(wǎng)絡(luò)。...

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RAG-KG 1 概述 傳統(tǒng)的大模型（LLMs）檢索增強(qiáng)生成（RAG）法將大量過(guò)去的問(wèn)題作為純文本處理，忽略了內(nèi)部結(jié)構(gòu)和聯(lián)系，本文介紹一種新的客戶服務(wù)問(wèn)答方法，將RAG與知識(shí)...

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1 Disambiguated Node Classification with Graph Neural Networks （待續(xù)） 2 LABEL-FREE NODE C...

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數(shù)據(jù)集對(duì)比 QA不同方法以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果 KAPING KAPING：從KG中獲取相關(guān)信息放到輸入中，再通過(guò)LLMs進(jìn)行檢索。挑戰(zhàn)：從KG中獲取到的三元組太多，并且不一定都與問(wèn)題...

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本文討論了預(yù)訓(xùn)練的LLMs能否理解結(jié)構(gòu)化的時(shí)間關(guān)系數(shù)據(jù)，并在時(shí)間知識(shí)圖譜（tKG）領(lǐng)域取代現(xiàn)有占主導(dǎo)地位的機(jī)遇嵌入和規(guī)則的方法，作為時(shí)間關(guān)系預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)模型。tKGs數(shù)據(jù)量巨大...

北諾南兮

1 概述 本文對(duì)比了三種方案 傳統(tǒng)LLM：需要昂貴耗時(shí)的預(yù)訓(xùn)練，知識(shí)庫(kù)很難及時(shí)更新導(dǎo)致推理錯(cuò)誤（圖a） LLM ⊕ KG：KG作為補(bǔ)充，給LLM額外的提示，緩解了LLM的幻覺(jué)...