LLM+KGs综述：将大型语言模型和知识图谱统一之路

大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的进步。最近，随着模型参数规模的增加，LLM的能力进一步增强，为它们作为人工通用智能（AGI）的应用铺平了道路。然而，LLM也存在一些问题，其中最突出的是幻觉问题。幻觉问题是指LLM在处理训练语料库中的事实和知识时，无法准确回忆事实，并经常生成事实不正确的陈述。
解决LLM幻觉问题的一种方法是引入知识图谱（KG）。知识图谱是一种用于表示现实世界中实体及其关系的语义网络。通过结合知识图谱，LLM可以获得更准确的事实和知识，从而提高其处理NLP任务的能力。
目前，研究人员正在探索将LLM和KG的优点结合起来的方法，以协同LLM+KGs的形式提高知识表示和推理的性能。这种方法被称为Synergized LLMs + KGs。在协同LLM+KG中，研究人员通过将LLM和KG的优点结合起来，共同提高知识表示和推理的性能。
在预训练阶段，引入知识需要重新训练LLM。这可以通过从KG中提取知识并将其整合到LLM的预训练过程中来实现。通过这种方式，LLM可以学习到更准确的事实和知识，从而减少幻觉问题的发生。
此外，研究人员还提出了其他一些方法来解决LLM的幻觉问题。例如，他们可以使用外部知识源来增强LLM，以提高其处理NLP任务的能力。此外，他们还可以使用监督学习和强化学习等方法来训练LLM，以提高其记忆和推理能力。
总的来说，将LLM和KG结合起来是一个有前途的研究方向。这种方法有望提高LLM的知识表示和推理能力，并解决其幻觉问题。未来，随着技术的不断发展和改进，我们期待看到更多的创新方法来进一步增强LLM的能力，并推动NLP领域的发展。