主要观点总结
本文介绍了一篇综述LLM与知识图谱联合相关研究的论文，其中既包含用知识图谱增强LLM的研究进展，也有用LLM增强知识图谱的研究成果，还有LLM与知识图谱协同的最近成果。文中概括性的框架展示非常方便读者参考。大型语言模型（LLM）在大规模语料库上预训练，能够解决多种NLP任务，但缺乏实际知识，存在幻觉问题。知识图谱以结构化方式表示知识，但往往不完备。为了解决这些问题，已有研究者考虑将LLM与知识图谱联合，利用各自的优点。论文还提出了联合LLM与知识图谱的路线图，并对相关研究进行了分类和总结评估，覆盖了LLM和知识图谱的先进技术。文中也指出了当前研究面临的挑战和未来的研究方向。
关键观点总结
关键观点1: LLM的缺点和知识图谱的优势
大型语言模型（LLM）在大规模语料库上预训练，解决多种NLP任务，但缺乏实际知识，存在幻觉问题。知识图谱以结构化方式表示知识，但往往不完备。
关键观点2: LLM与知识图谱联合的研究
已有研究者考虑将LLM与知识图谱联合，利用各自的优点，如LLM的语言处理能力和知识图谱的结构化知识。
关键观点3: 论文的路线图和分类
论文提出了联合LLM与知识图谱的路线图，并对相关研究进行了分类和总结评估，覆盖了LLM和知识图谱的先进技术。
关键观点4: 当前研究面临的挑战和未来的研究方向
文中指出了当前研究面临的挑战，如将知识图谱用于检测LLM的幻觉、编辑LLM中的知识等，并给出了未来的研究方向。
文章预览
来源： 海豚数智科学实验室 今天我们将介绍一篇综述 LLM 与知识图谱联合相关研究的论文，其中既包含用知识图谱增强 LLM 的研究进展，也有用 LLM 增强知识图谱的研究成果，还有 LLM 与知识图谱协同的最近成果。文中概括性的框架展示非常方便读者参考。 BERT、RoBERTA 和 T5 等在大规模语料库上预训练的大型语言模型（LLM）已经能非常优秀地应对多种自然语言处理（NLP）任务，比如问答、机器翻译和文本生成。近段时间，随着模型规模的急剧增长，LLM 还进一步获得了涌现能力，开拓了将 LLM 用作通用人工智能（AGI）的道路。ChatGPT 和 PaLM2 等先进的 LLM 具有数百上千亿个参数，它们已有潜力解决许多复杂的实际任务，比如教育、代码生成和推荐。 尽管 LLM 已有许多成功应用，但由于缺乏事实知识，它们还是备受诟病。具体来说，LLM 会记忆训练语料库中
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