Fine-tuning Large Enterprise Language Models via Ontological Reasoning

本文是LLM系列文章,针对《Fine-tuning Large Enterprise Language Models via Ontological Reasoning》的翻译。

基于本体论推理的大型企业语言模型微调

  • 摘要
  • [1 引言](#1 引言)
  • [2 微调LLM的神经符号管道](#2 微调LLM的神经符号管道)
  • [3 通过概念证明进行初步验证](#3 通过概念证明进行初步验证)
  • [4 结论](#4 结论)

摘要

大型语言模型(LLM)利用特定任务的训练数据,将微调作为一种适应不同目标的技术。任务特异性应该与领域定向齐头并进,即LLM的专业化,以准确地处理给定感兴趣领域的任务。然而,模型通常是根据公开可用的数据进行微调的,或者最多是根据数据库中的真实数据进行微调,而忽略了业务级别的定义和领域经验。另一方面,企业知识图谱(EKG)能够通过本体论推理来捕获和增强这些领域知识。为了将LLM的灵活性与EKG的领域定向相结合,我们提出了一种新的神经符号体系结构,该体系结构利用本体论推理的力量来构建用于LLM微调的任务和领域特定语料库。

1 引言

2 微调LLM的神经符号管道

3 通过概念证明进行初步验证

4 结论

根据计算语言学协会欧洲分会最近发表的一项工作,预先训练的语言模型还不能进行演绎推理:它们仍然不能概括逻辑规则,即使提供了规则,LLM也倾向于忘记以前推断的事实。虽然Transformer架构和推理方法之间还没有进行广泛的比较,但我们的工作表明,通过产生微调语料库作为本体论推理的副产品,可以明显提高领域特定NLP任务的LLM性能。我们利用我们在演绎推理方面的经验,为在企业知识图谱上进行推理的神经符号平台迈出了第一步。

相关推荐
SLY司赖8 分钟前
大模型应用开发之LLM入门
语言模型·chatgpt·llm
vocal16 分钟前
谷歌第七版Prompt Engineering—第一部分
人工智能
MonkeyKing_sunyuhua17 分钟前
5.6 Microsoft Semantic Kernel:专注于将LLM集成到现有应用中的框架
人工智能·microsoft·agent
arbboter24 分钟前
【AI插件开发】Notepad++ AI插件开发1.0发布和使用说明
人工智能·大模型·notepad++·ai助手·ai插件·aicoder·notepad++插件开发
IT_Octopus37 分钟前
AI工程pytorch小白TorchServe部署模型服务
人工智能·pytorch·python
果冻人工智能42 分钟前
AI军备竞赛:我们是不是正在造一个无法控制的神?
人工智能
暴龙胡乱写博客1 小时前
OpenCV---图像预处理(四)
人工智能·opencv·计算机视觉
程序员辣条1 小时前
深度测评 RAG 应用评估框架:指标最全面的 RAGas
人工智能·程序员
curdcv_po1 小时前
字节跳动Trae:一款革命性的免费AI编程工具完全评测
人工智能·trae
程序员辣条1 小时前
为什么需要提示词工程?什么是提示词工程(prompt engineering)?为什么需要提示词工程?收藏我这一篇就够了!
人工智能·程序员·产品经理