1、常识图谱与大模型的特点和互补性
常识图谱的独个性：
大模型的长处：
常识图谱与大模型之间的相互补充：
2、大模型增强常识图谱的形式
常识图谱构建的应战与机会：
常识图谱推理的强化：
大模型在常识图谱增强中的运行概览：
3、常识图谱加弱小模型的形式
优化大模型训练及其实践运行：
优化大模型性能：在大型模型的预训练环节中，融入常识图谱的结构化常识来构建预训练语料，以此优化模型的自我优化才干。同时，应用嵌入技术将常识图谱整合进大模型，使其能够学习到详细的理想常识。
强化推理才干：技术如思想链可以经过大批样本的揭示来优化大模型在推理义务上的体现，虽然这或者遭到某些成见特色的影响。结合图神经网络与常识图谱的方法，可以进一步更新模型的推理配置。
优化检索效率：驳回检索增强生成等技术，经过接入外部常识向量索引来处置大模型常识更新的疑问，从而增强其在处置常识密集型义务时的效劳。
增强解释性：结合常识图谱与大模型，例如经常使用LMExplainer等工具，能够提供愈加片面、透明、易于了解的文本解释，从而提矮小模型的可解释性。
常识图谱对大模型强化的综合概述：
4、总结与展望
在图模结合系统中，主要在于建设有效的反应机制，以灵活优化常识图谱与大模型的互动。要点包括：
这种单干优化了系统的牢靠性、解释性和自动水平。
未来展望
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