Gunakan pembenaman vektor dan graf pengetahuan untuk meningkatkan ketepatan model LLM

Model bahasa memainkan peranan penting dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, membantu memahami dan menjana teks bahasa semula jadi. Walau bagaimanapun, model bahasa tradisional mempunyai beberapa masalah, seperti ketidakupayaan untuk mengendalikan ayat panjang yang kompleks, kekurangan maklumat kontekstual, dan batasan dalam pemahaman pengetahuan. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita boleh menggunakan pembenaman vektor digabungkan dengan graf pengetahuan untuk meningkatkan ketepatan model bahasa. Teknologi pembenaman vektor boleh memetakan perkataan atau frasa kepada perwakilan vektor dalam ruang dimensi tinggi untuk menangkap maklumat semantik dengan lebih baik. Graf pengetahuan menyediakan hubungan semantik yang kaya dan hubungan antara entiti, yang boleh memperkenalkan lebih banyak pengetahuan latar belakang ke dalam model bahasa. Dengan menggabungkan pembenaman vektor dan graf pengetahuan dengan model bahasa, kami boleh meningkatkan keupayaan model untuk mengendalikan ayat kompleks, menggunakan maklumat kontekstual dengan lebih baik dan mengembangkan keupayaan pemahaman pengetahuan model. Kaedah gabungan ini boleh meningkatkan ketepatan model bahasa dan membawa hasil yang lebih baik kepada tugas pemprosesan bahasa semula jadi.

1. Pembenaman vektor

Pembenaman vektor ialah teknologi yang menukar maklumat teks kepada vektor Ia boleh mewakili unit semantik seperti perkataan dan frasa sebagai vektor dalam ruang vektor berdimensi tinggi. Vektor ini menangkap maklumat semantik dan kontekstual teks dan membantu meningkatkan keupayaan model LLM untuk memahami bahasa semula jadi.

Dalam model LLM tradisional, model vektor perkataan pra-latihan (seperti Word2Vec, GloVe, dll.) biasanya digunakan sebagai ciri input. Model vektor perkataan ini dilatih pada korpora besar untuk mempelajari hubungan semantik antara perkataan. Walau bagaimanapun, kaedah ini hanya boleh menangkap maklumat semantik tempatan dan tidak boleh mengambil kira maklumat kontekstual global. Untuk menyelesaikan masalah ini, kaedah yang dipertingkatkan ialah menggunakan model vektor perkataan kontekstual, seperti BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Melalui kaedah latihan dua hala, model BERT boleh mengambil kira maklumat konteks pada masa yang sama, seterusnya menangkap hubungan semantik global dengan lebih baik. Selain itu, selain menggunakan model vektor perkataan, anda juga boleh mempertimbangkan untuk menggunakan model vektor ayat sebagai ciri input. Model vektor ayat boleh menangkap maklumat konteks global dengan memetakan keseluruhan ayat ke dalam ruang vektor dimensi tetap Untuk menyelesaikan masalah ini, mekanisme perhatian kendiri dalam model Transformer boleh digunakan untuk menangkap maklumat kontekstual global. Secara khusus, maklumat interaktif antara perkataan dikira melalui mekanisme perhatian diri berbilang lapisan untuk mendapatkan perwakilan semantik yang lebih kaya. Pada masa yang sama, penggunaan maklumat konteks dua arah boleh meningkatkan kualiti vektor perkataan. Sebagai contoh, perwakilan vektor perkataan semasa dikira dengan menggabungkan maklumat konteks teks sebelumnya dan seterusnya. Ini boleh meningkatkan keupayaan pemahaman semantik model dengan berkesan.

2. Graf pengetahuan

Graf pengetahuan ialah struktur grafik yang digunakan untuk mewakili dan menyusun pengetahuan. Ia biasanya terdiri daripada nod dan tepi, di mana nod mewakili entiti atau konsep dan tepi mewakili hubungan antara entiti. Dengan membenamkan graf pengetahuan ke dalam model bahasa, kita boleh memperkenalkan pengetahuan luaran ke dalam proses latihan model bahasa. Ini membantu meningkatkan keupayaan model bahasa untuk memahami dan menjana masalah yang kompleks.

Model LLM tradisional biasanya hanya mempertimbangkan maklumat linguistik dalam teks, sambil mengabaikan hubungan semantik antara entiti dan konsep yang terlibat dalam teks. Pendekatan ini boleh menyebabkan model berprestasi buruk apabila memproses beberapa teks yang melibatkan entiti dan konsep.

Untuk menyelesaikan masalah ini, konsep dan maklumat entiti dalam graf pengetahuan boleh diintegrasikan ke dalam model LLM. Secara khusus, maklumat entiti dan konsep boleh ditambah pada input model, supaya model dapat lebih memahami maklumat semantik dan pengetahuan latar belakang dalam teks. Selain itu, hubungan semantik dalam graf pengetahuan juga boleh disepadukan ke dalam proses pengiraan model, supaya model dapat menangkap hubungan semantik antara konsep dan entiti dengan lebih baik.

3. Strategi menggabungkan pembenaman vektor dan graf pengetahuan

Dalam aplikasi praktikal, pembenaman vektor dan graf pengetahuan boleh digabungkan untuk meningkatkan lagi ketepatan model LLM. Secara khusus, strategi berikut boleh diguna pakai:

1. Gabungan vektor perkataan dan vektor konsep dalam graf pengetahuan. Secara khusus, vektor perkataan dan vektor konsep boleh disambung untuk mendapatkan perwakilan semantik yang lebih kaya. Pendekatan ini membolehkan model mengambil kira kedua-dua maklumat linguistik dalam teks dan hubungan semantik antara entiti dan konsep.

2. Apabila mengira perhatian diri, pertimbangkan maklumat entiti dan konsep. Khususnya, apabila mengira perhatian kendiri, vektor entiti dan konsep boleh ditambah pada proses pengiraan, supaya model dapat menangkap hubungan semantik antara entiti dan konsep dengan lebih baik.

3 Sepadukan hubungan semantik dalam graf pengetahuan ke dalam pengiraan maklumat konteks model. Khususnya, hubungan semantik dalam graf pengetahuan boleh diambil kira semasa mengira maklumat konteks, dengan itu mendapatkan maklumat konteks yang lebih kaya. Pendekatan ini membolehkan model untuk lebih memahami maklumat semantik dan pengetahuan latar belakang dalam teks.

4 Semasa proses latihan model, maklumat graf pengetahuan ditambah sebagai isyarat penyeliaan. Khususnya, semasa proses latihan, hubungan semantik dalam graf pengetahuan boleh ditambah kepada fungsi kehilangan sebagai isyarat penyeliaan, supaya model dapat mempelajari hubungan semantik antara entiti dan konsep dengan lebih baik.

Dengan menggabungkan strategi di atas, ketepatan model LLM boleh dipertingkatkan lagi. Dalam aplikasi praktikal, strategi yang sesuai boleh dipilih untuk pengoptimuman dan pelarasan mengikut keperluan dan senario tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Gunakan pembenaman vektor dan graf pengetahuan untuk meningkatkan ketepatan model LLM. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!