Utiliser des intégrations vectorielles et des graphiques de connaissances pour améliorer la précision des modèles LLM

Les modèles linguistiques jouent un rôle clé dans le domaine du traitement du langage naturel, en aidant à comprendre et à générer du texte en langage naturel. Cependant, les modèles linguistiques traditionnels présentent certains problèmes, tels que l’incapacité à gérer des phrases longues et complexes, le manque d’informations contextuelles et des limites dans la compréhension des connaissances. Pour résoudre ces problèmes, nous pouvons utiliser des plongements vectoriels combinés à des graphes de connaissances pour améliorer la précision des modèles de langage. La technologie d’intégration de vecteurs peut mapper des mots ou des expressions avec des représentations vectorielles dans un espace de grande dimension afin de mieux capturer les informations sémantiques. Le graphe de connaissances fournit des relations sémantiques riches et des connexions entre les entités, ce qui peut introduire davantage de connaissances de base dans le modèle de langage. En combinant des intégrations vectorielles et des graphiques de connaissances avec des modèles de langage, nous pouvons améliorer la capacité du modèle à gérer des phrases complexes, mieux utiliser les informations contextuelles et étendre les capacités de compréhension des connaissances du modèle. Cette méthode de combinaison peut améliorer la précision du modèle de langage et apporter de meilleurs résultats aux tâches de traitement du langage naturel.

1. Incorporation de vecteurs

L'intégration de vecteurs est une technologie qui convertit les informations textuelles en vecteurs. Elle peut représenter des unités sémantiques telles que des mots et des phrases sous forme de vecteurs dans un espace vectoriel de grande dimension. Ces vecteurs capturent les informations sémantiques et contextuelles du texte et contribuent à améliorer la capacité du modèle LLM à comprendre le langage naturel.

Dans les modèles LLM traditionnels, des modèles vectoriels de mots pré-entraînés (tels que Word2Vec, GloVe, etc.) sont généralement utilisés comme fonctionnalités d'entrée. Ces modèles vectoriels de mots sont entraînés sur de grands corpus pour apprendre les relations sémantiques entre les mots. Cependant, cette méthode ne peut capturer que des informations sémantiques locales et ne peut pas prendre en compte les informations contextuelles globales. Pour résoudre ce problème, une méthode améliorée consiste à utiliser des modèles vectoriels de mots contextuels, tels que BERT (Bidirectionnel Encoder Representations from Transformers). Grâce à la méthode de formation bidirectionnelle, le modèle BERT peut prendre en compte les informations contextuelles en même temps, capturant ainsi mieux la relation sémantique globale. De plus, en plus d'utiliser des modèles vectoriels de mots, vous pouvez également envisager d'utiliser des modèles vectoriels de phrases comme fonctionnalités d'entrée. Le modèle vectoriel de phrase peut capturer les informations contextuelles globales en mappant la phrase entière dans un espace vectoriel de dimension fixe. Pour résoudre ce problème, le mécanisme d'auto-attention du modèle Transformer peut être utilisé pour capturer des informations contextuelles globales. Plus précisément, les informations interactives entre les mots sont calculées via un mécanisme d'auto-attention multicouche pour obtenir une représentation sémantique plus riche. Dans le même temps, l’utilisation d’informations contextuelles bidirectionnelles peut améliorer la qualité des vecteurs de mots. Par exemple, la représentation vectorielle du mot courant est calculée en combinant les informations contextuelles des textes précédents et suivants. Cela peut améliorer efficacement la capacité de compréhension sémantique du modèle.

2. Graphe de connaissances

Le graphe de connaissances est une structure graphique utilisée pour représenter et organiser les connaissances. Il se compose généralement de nœuds et d'arêtes, où les nœuds représentent des entités ou des concepts et les arêtes représentent des relations entre les entités. En intégrant le graphe de connaissances dans le modèle de langage, nous pouvons introduire des connaissances externes dans le processus de formation du modèle de langage. Cela contribue à améliorer la capacité du modèle de langage à comprendre et à générer des problèmes complexes.

Les modèles LLM traditionnels ne prennent généralement en compte que les informations linguistiques contenues dans le texte, tout en ignorant les relations sémantiques entre les entités et les concepts impliqués dans le texte. Cette approche peut entraîner de mauvaises performances du modèle lors du traitement de certains textes impliquant des entités et des concepts.

Afin de résoudre ce problème, les informations sur le concept et l'entité dans le graphe de connaissances peuvent être intégrées dans le modèle LLM. Plus précisément, des informations sur l'entité et le concept peuvent être ajoutées à l'entrée du modèle, afin que le modèle puisse mieux comprendre les informations sémantiques et les connaissances de base contenues dans le texte. De plus, les relations sémantiques dans le graphe de connaissances peuvent également être intégrées dans le processus de calcul du modèle, afin que le modèle puisse mieux capturer les relations sémantiques entre les concepts et les entités.

3. Stratégie de combinaison de l'intégration vectorielle et du graphe de connaissances

Dans les applications pratiques, l'intégration vectorielle et le graphe de connaissances peuvent être combinés pour améliorer encore la précision du modèle LLM. Plus précisément, les stratégies suivantes peuvent être adoptées :

1. Fusion de vecteurs de mots et de vecteurs de concepts dans des graphiques de connaissances. Plus précisément, les vecteurs de mots et les vecteurs de concepts peuvent être épissés pour obtenir une représentation sémantique plus riche. Cette approche permet au modèle de prendre en compte à la fois les informations linguistiques contenues dans le texte et les relations sémantiques entre entités et concepts.

2. Lors du calcul de l'attention personnelle, tenez compte des informations sur les entités et les concepts. Plus précisément, lors du calcul de l'attention personnelle, les vecteurs d'entités et de concepts peuvent être ajoutés au processus de calcul, afin que le modèle puisse mieux capturer la relation sémantique entre les entités et les concepts.

3. Intégrer les relations sémantiques du graphe de connaissances dans le calcul des informations contextuelles du modèle. Plus précisément, les relations sémantiques dans le graphe de connaissances peuvent être prises en compte lors du calcul d'informations contextuelles, obtenant ainsi des informations contextuelles plus riches. Cette approche permet au modèle de mieux comprendre les informations sémantiques et les connaissances de base contenues dans le texte.

4. Pendant le processus de formation du modèle, les informations du graphe de connaissances sont ajoutées comme signal de supervision. Plus précisément, pendant le processus de formation, les relations sémantiques dans le graphe de connaissances peuvent être ajoutées à la fonction de perte en tant que signaux de supervision, afin que le modèle puisse mieux apprendre les relations sémantiques entre les entités et les concepts.

En combinant les stratégies ci-dessus, la précision du modèle LLM peut être encore améliorée. Dans les applications pratiques, des stratégies appropriées peuvent être sélectionnées pour l'optimisation et l'ajustement en fonction de besoins et de scénarios spécifiques.

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