大模型融合最近火的有点离谱了！！

大型语言模型 (LLMs)，正在自然语言处理和人工智能领域掀起新的浪潮。然而，LLMs经常因为其幻觉问题，以及缺乏可解释性而受到批评。

首先，它们在专业垂直领域的知识方面仍然不足。其次，生成大模型容易产生虚假事实，无法根本解决问题。第三，大模型在特定领域的规范方面缺乏"忠诚度"，无法按照领域规则解决问题。最后，大模型难以控制和编辑，对于敏感或不安全的内容难以限制。

图为LLMs和KGs的优缺点

为了解决这些问题，研究人员提出用知识图谱 (KGs)来加强LLMS。KGs可以指导生成提示，并指导评估生成结果，从而增强生成效果。此外，通过将数据库和KGs的数据和知识融入语言模型，提升模型的信息丰富度，减轻不专业问题。最后，KGs可以降低语言模型的学习成本，提升推理能力和可解释性。

我们邀请到复旦大学博士，一线互联网资深算法研究员Hank老师为大家带来——大模型X知识图谱前瞻性进化路线！来和大家深入探讨LLMs和KGs融合的未来趋势与创新方向！

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讲师介绍：Hank老师

-研究领域：自然语言处理技术与方法，如语言理解、语言生成、语言匹配与推理以及知识图谱表征推理和多模态表示学习等。

-共发表10余篇SCI国际期刊、EI会议论文和CCF-A类会议论文, 发明专利申请和授权10余项。

-指导公司实习生10余人，善于挖掘学生兴趣，尊重学生选择，理论和实战结合。

课程大纲：

第1节：知识图谱与LLMs融合简介

1、大规模语言模型(LLM)回顾

2、知识图谱与LLM融合原因

3、知识图谱与LLM融合方式

第2节：知识图谱增强的LLMs

1、简述知识图谱及其组成要素

2、知识图谱增强的LLM方法与技术

第3节：知识图谱增强的LLMs垂直应用分享

1、智能问答系统中的应用

2、文本生成任务中的应用

3、信息检索与知识推理的案例

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大语言模型与知识图谱融合的前瞻性路线图包括三个一般的框架：

1）KG增强的LLMs，在LLMs的预训练和推理阶段加入KGs，或者为了加强对LLMs所学知识的理解；

2）LLM增强的KG，利用LLM完成不同的KG任务，如嵌入、完成、构建、图文生成和问题回答；

3）协同的LLM+KG，其中LLM和KG扮演同样的角色，以互利的方式工作，以增强LLM和KG的双向推理，由数据和知识驱动。

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除此之外，LLMs与KGs仍面临很多挑战，这是也是科研从业者可以发力的地方，下一篇顶会的诞生或许可以从这几个融合方向找一找思路：

对于还没有发过第一篇论文，还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手，学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。

发顶会到底难不难？近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升，身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会，总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难！

但是到了真正实操阶段才发现，并不那么简单，可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法，有人指点和引导很重要！

还在为创新点而头秃的CSer，还在愁如何写出一篇好论文的科研党，一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。

很可能你卡了很久的某个点，在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。

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