大規模言語モデルとナレッジグラフに関する研究 - Qiita
大規模言語モデルにナレッジグラフを用いる利点 https://neo4j.com/developer-blog/knowledge-graphs-llms-multi-hop-question-answering/ （メモ：Summaryにまとまっている） LLMを利用してKGを作る利点 https://www.linkedin.com/pulse/artificialintelligence-118-knowledge-graphs-llms-research-ajit-jaokar?trk=article-ssr-frontend-pulse_more-articles_related-content-card 大規模言語モデルをナレッジグラフへ応用する方法 LLMを使用してKGを構築する LLMをKGへの自然言語インターフェイスとして使用する 「1. LLMを使用してKGを構築する」
LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting（GNP）』 | AIDB
大規模言語モデル（LLM）は、質問応答、翻訳、テキスト要約など、さまざまなNLPタスクで優れた性能を発揮しています。しかし、モデルはしばしば正確な事実知識を捉えるのが難しく、根拠のない回答を生成することあります。この問題を解決するために、Amazonなどの研究者らが『Graph Neural Prompting（GNP）』という新しいフレームワークを考案しました。このフレームワークは、LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させ、タスク遂行能力を大幅に向上させるものです。 従来の方法では、モデルに学習データを追加するためには高いコストがかかりました。しかし、GNPを用いることで、より低いコストで高い成果を得ることができます。さらに、この方法はカスタマイズが非常に柔軟であり、特定のドメインや業界に合わせて調整することが可能です。 この記事では、この興味深い研究について詳しく解説していきます
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