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introducción

En el desarrollo de la inteligencia artificial, la aparición de grandes modelos lingüísticos (LLM) marca un importante punto de inflexión. Con el avance de la tecnología de aprendizaje profundo y la mejora de la potencia informática, LLM ha abierto una nueva ola hacia la inteligencia artificial general (AGI) con su escala y complejidad sin precedentes. Mediante un entrenamiento previo con datos masivos, el modelo no solo puede comprender el lenguaje natural, sino también generar texto coherente y lógico. Sin embargo, existen problemas como "inventar tonterías", y el gráfico de conocimiento se ha desarrollado durante muchos años. precisión y eficacia. La combinación de los dos puede resolver el problema de la ilusión LLM y hacer que el contenido generado sea más preciso y confiable. El autor clasificó los gráficos de conocimiento y LLM y los resumió de la siguiente manera para su referencia.

Capítulo 1: El auge de los grandes modelos lingüísticos (LLM) y las perspectivas de AGI

Serie ChatGPT y GPT

ChatGPT es un modelo de lenguaje grande pre-entrenado de diálogo generativo lanzado por OpenAI en noviembre de 2022. Representa un salto para LLM en el campo de los sistemas de diálogo. ChatGPT, con su estilo de interacción conversacional, es capaz de responder preguntas de seguimiento, admitir errores, cuestionar premisas incorrectas y rechazar solicitudes inapropiadas. Esta capacidad interactiva permite a ChatGPT demostrar capacidades de respuesta claras y detalladas en múltiples áreas de conocimiento.Sin embargo, con el desarrollo de la tecnología, ChatGPT también ha expuesto algunas limitaciones, comoCuestiones de exactitud y puntualidad de los hechos。

Para resolver estos problemas, OpenAI lanzó GPT-4 en marzo de 2023, que es un modelo más fluido y preciso que admite la comprensión de imágenes. El lanzamiento de GPT-4 no solo mejora las capacidades de comprensión del lenguaje de LLM, sino que también amplía su alcance de aplicación para permitirle procesar información multimodal, lo que hace posible lograr una interacción inteligente más completa y profunda.

Tareas de PNL y escenarios de aplicación.

Los modelos de lenguaje grandes se utilizan ampliamente en tareas de procesamiento del lenguaje natural (PNL) y cubren muchos campos, como clasificación de texto, extracción de información, resumen de texto, respuesta inteligente a preguntas, comprensión lectora, traducción automática, generación de texto y corrección gramatical. La realización de estas tareas permite a LLM desempeñar un papel en múltiples escenarios, como clasificación de información, estructuración de texto, descripción resumida, preguntas y respuestas de diálogo, comprensión de textos complejos, traducción a varios idiomas, creación de contenido y corrección de errores de información. Por ejemplo, en escenarios inteligentes de preguntas y respuestas, LLM puede comprender las preguntas de los usuarios y proporcionar respuestas precisas y completas; en tareas de resumen de texto, LLM puede extraer automáticamente información clave del texto y generar resúmenes concisos.

Capacidades emergentes de modelos grandes.

Las capacidades de los grandes modelos de lenguaje no se logran de la noche a la mañana, sino que se vuelven evidentes gradualmente a medida que aumenta el tamaño del modelo. Esta “aparición” de capacidades se manifiesta en muchos aspectos, como las capacidades de transferencia entre dominios y las capacidades de razonamiento. Sólo cuando el tamaño del modelo aumente hasta cierto punto estas capacidades darán un salto cualitativo. La evolución de los grandes modelos de lenguaje de Google, DeepMind y OpenAI ha pasado por etapas como la capacitación previa, el ajuste y la alineación de las instrucciones. La evolución de estas etapas es crucial para mejorar las capacidades del modelo.

En la etapa previa al entrenamiento, el modelo aprende patrones comunes y conocimientos del lenguaje en conjuntos de datos a gran escala. En la siguiente fase de ajuste de la instrucción, el modelo aprende cómo completar tareas específicas a través de instrucciones específicas. La etapa de alineación consiste en hacer que el resultado del modelo sea más consistente con las expectativas humanas mediante capacitación adicional. La evolución de estas etapas ha permitido que grandes modelos de lenguaje demuestren capacidades asombrosas para manejar tareas complejas.

Además, tecnologías clave como el aprendizaje en contexto, las indicaciones CoT (cadena de pensamiento) y el ajuste de instrucciones están superando constantemente los límites de las capacidades de LLM. El aprendizaje en contexto permite que el modelo aprenda nuevas tareas con una pequeña cantidad de muestras sin cambiar los parámetros.

CoT Prompting enseña al modelo cómo realizar un razonamiento lógico proporcionando pasos de razonamiento detallados.
El ajuste de instrucciones estimula las capacidades de comprensión y predicción del modelo a través de instrucciones claras.

Capítulo 2: Gráfico de conocimiento y LLM

2.1 Concepto y evolución del gráfico de conocimiento.

El gráfico de conocimiento es esencialmente una base de conocimiento semántica estructurada.Al representar el conocimiento complejo en forma de gráficos, las máquinas pueden comprender, recuperar y utilizar mejor el conocimiento. . El desarrollo de los gráficos de conocimiento se remonta a la red semántica en la década de 1960, que se utilizaba principalmente en el campo de la comprensión del lenguaje natural. Con el auge de la tecnología de Internet, los gráficos de conocimiento han comenzado a desempeñar un papel importante en los motores de búsqueda, la respuesta inteligente a preguntas y la informática de recomendaciones.

En la década de 1980, el concepto filosófico "ontología" se introdujo en el campo de la inteligencia artificial para describir el conocimiento. Posteriormente, los investigadores en representación del conocimiento y bases de conocimiento propusieron una variedad de métodos de representación del conocimiento, incluidos sistemas marco, reglas de producción y lógica de descripción. En 1998, la invención de la World Wide Web brindó una nueva oportunidad para el desarrollo de gráficos de conocimiento. La transición de los enlaces de hipertexto a los enlaces semánticos marcó un avance importante en la forma en que se construyen los gráficos de conocimiento.

El gráfico de conocimiento se puede considerar esencialmente como un modelo mundial, que se origina a partir de cómo las máquinas representan el conocimiento. Utiliza estructuras gráficas para describir las relaciones entre todas las cosas y registrar el conocimiento de las cosas. Se desarrolló con el auge de la tecnología de Internet y se ha implementado en. motores de búsqueda, respuesta inteligente a preguntas y computación de recomendaciones y otros campos de aplicación.

En 2006, Tim Berners-Lee enfatizó que la esencia de la Web Semántica es establecer vínculos entre datos abiertos. En 2012, Google lanzó un producto de motor de búsqueda basado en gráficos de conocimiento, que marcó un gran avance en la aplicación comercial de los gráficos de conocimiento. El concepto de gráfico de conocimiento ha evolucionado hasta ahora, desde la construcción inicial por parte de expertos hasta la construcción de algoritmos de máquina, y continúa desarrollándose en la dirección de la expresión del conocimiento multimodal y multiforma.

2.2 Construcción y características del gráfico de conocimiento.

La construcción de un gráfico de conocimiento es un proceso complejo que involucra múltiples pasos, como la extracción de conocimiento, la fusión de conocimiento, la representación del conocimiento y el razonamiento del conocimiento. Los primeros gráficos de conocimiento fueron construidos principalmente manualmente por expertos. Este tipo de gráfico era de alta calidad, pero costoso y lento de actualizar. Con el desarrollo de la tecnología, se han comenzado a utilizar algoritmos de aprendizaje automático para crear automáticamente gráficos de conocimiento, mejorando la eficiencia de la construcción y la frecuencia de actualización.

La característica del gráfico de conocimiento es que puede representar relaciones de conocimiento complejas en forma de estructura gráfica, incluidas entidades, atributos, eventos y relaciones. Esta representación estructurada no sólo facilita el almacenamiento y la recuperación del conocimiento, sino que también brinda la posibilidad de razonar el conocimiento. Los gráficos de conocimiento modernos se están desarrollando en la dirección de la expresión del conocimiento multimodal y multiforma, incluyendo no solo información de texto, sino también datos en múltiples modalidades, como imágenes y sonidos.

2.3 Casos de aplicación del gráfico de conocimiento.

Los casos de aplicación de gráficos de conocimiento en diferentes campos son ricos y diversos. En campos generales, los gráficos de conocimiento se utilizan a menudo como "conocimientos de enciclopedia estructurada" para proporcionar a los usuarios comunes un amplio conocimiento de sentido común. En campos específicos, como atención médica, derecho, finanzas, etc., los gráficos de conocimiento se crean en base a datos de la industria para brindar servicios de conocimiento profesional profundo al personal de la industria.

Por ejemplo, en el campo médico, los gráficos de conocimiento pueden integrar información sobre enfermedades, medicamentos, métodos de tratamiento, etc. para ayudar a los médicos a tomar decisiones de diagnóstico y tratamiento. En el campo financiero, los gráficos de conocimiento pueden representar empresas, industrias, mercados y otras entidades económicas y sus interrelaciones, ayudando a los analistas a tomar decisiones de inversión. Además, los gráficos de conocimiento también se pueden utilizar en múltiples escenarios, como recomendaciones personalizadas, preguntas y respuestas inteligentes y creación de contenido, lo que enriquece enormemente el alcance de la aplicación de la inteligencia artificial.

2.4 Colaboración entre el gráfico de conocimiento y el LLM

La combinación de gráfico de conocimiento y LLM proporciona potentes capacidades de representación del conocimiento y razonamiento para sistemas inteligentes. Las poderosas capacidades de generación y comprensión del lenguaje de LLM, combinadas con el conocimiento estructurado del gráfico de conocimiento, pueden lograr un razonamiento de conocimiento más preciso y profundo. Por ejemplo, en un sistema inteligente de respuesta a preguntas, LLM puede localizar rápidamente conocimientos relacionados con la pregunta a través del gráfico de conocimiento y proporcionar respuestas más precisas y completas.

Además, los gráficos de conocimiento también pueden servir como complemento del LLM, proporcionando el conocimiento externo necesario durante la inferencia y el entrenamiento del modelo. Al inyectar conocimiento en el gráfico de conocimiento en LLM en forma de triples, instrucciones, reglas, etc., se puede mejorar la confiabilidad y la interpretabilidad del modelo. Al mismo tiempo, el gráfico de conocimiento también se puede utilizar para citar, rastrear y verificar el contenido generado por LLM para garantizar la precisión y autoridad del contenido generado.

En aplicaciones industriales, la combinación de gráficos de conocimiento y LLM también muestra un gran potencial. A través de una capacitación previa para mejorar el conocimiento, ingeniería rápida, razonamiento de conocimiento complejo y otros métodos, se puede construir un LLM para campos específicos para brindar servicios más profesionales y eficientes. Al mismo tiempo, los gráficos de conocimiento también pueden realizar representaciones y actualizaciones automatizadas de datos, conocimientos e interacciones del dominio, lo que hace posible lograr la "hiperautomatización".

Promover la rápida construcción de KG: extracción de conocimientos/fusión de conocimientos

Capacitación previa para mejorar el conocimiento/Ingeniería rápida/razonamiento de conocimiento complejo/trazabilidad del conocimiento/fusión de conocimiento dinámico en tiempo real
• Las poderosas capacidades de extracción y generación demostradas por los modelos de lenguaje a gran escala pueden ayudar en la construcción rápida de gráficos de conocimiento y realizar la extracción y fusión automática de conocimiento.
• La construcción automática de indicaciones asistidas por el conocimiento en el gráfico de conocimiento permite la ingeniería automática de indicaciones
• La capacidad de emergencia de LLM y la capacidad de razonamiento CoT, combinadas con la capacidad de razonamiento de conocimiento complejo basado en gráficos de conocimiento, pueden resolver conjuntamente tareas complejas.
• El conocimiento en el gráfico de conocimiento se puede agregar al proceso de capacitación del modelo de lenguaje en forma de tripletes, instrucciones, reglas, códigos, etc., para ayudar a mejorar la confiabilidad e interpretabilidad de LLM.
• Vincular los resultados generados por LLM con el conocimiento en el gráfico de conocimiento para lograr citación, trazabilidad y verificación del contenido generado.
• El gráfico de conocimiento utiliza ontología para representar datos de dominio, conocimientos e interacciones, y completa la automatización de todo el proceso, desde el acceso a los datos, la extracción de conocimientos y la actualización hasta los enlaces de interacción del usuario.

Capítulo 3: Paradigma de implementación industrial

3.1 Desafíos en la implementación de la industria de los grandes modelos lingüísticos

Si bien los modelos de lenguajes grandes (LLM) han mostrado un gran potencial en aplicaciones industriales, también enfrentan una serie de desafíos y limitaciones. En primer lugar, los requisitos informáticos y de almacenamiento de los modelos grandes son enormes, lo que no sólo aumenta el coste de implementación, sino que también limita la aplicación del modelo en entornos con recursos limitados. En segundo lugar, el entrenamiento y el ajuste de modelos grandes requieren una gran cantidad de datos anotados, y la adquisición y el procesamiento de estos datos suelen llevar mucho tiempo y mano de obra. Además, la interpretabilidad y controlabilidad de los modelos grandes son relativamente pobres, lo que plantea un obstáculo en algunos escenarios de aplicación que requieren alta precisión y transparencia.

En aplicaciones industriales, la capacidad de generalización de los modelos grandes también es un problema. Aunque LLM está expuesto a una gran cantidad de datos en la etapa previa al entrenamiento, el rendimiento del modelo puede verse limitado cuando se enfrenta a terminología y lógica compleja específicas de la industria. Al mismo tiempo, la actualización y el mantenimiento de modelos grandes también es un desafío, ya que requiere soporte técnico continuo y actualizaciones de datos para mantener la puntualidad y precisión del modelo.

3.2 Desarrollo de una ecología de “modelo pequeño”

En comparación con los modelos grandes, los modelos pequeños han mostrado algunas ventajas únicas en la implementación industrial. Los modelos pequeños son más fáciles de implementar en dispositivos periféricos o entornos con recursos limitados debido a su pequeño tamaño y bajo costo computacional. Además, los costos de desarrollo y mantenimiento de los modelos pequeños son bajos, lo que permite a las pequeñas y medianas empresas utilizar tecnología de aprendizaje automático para mejorar sus productos y servicios.

Otra ventaja de los modelos pequeños es su flexibilidad y personalización. Para industrias o escenarios de aplicaciones específicos, los desarrolladores pueden personalizar y optimizar rápidamente modelos pequeños para satisfacer necesidades específicas. Por ejemplo, en campos como consultas médicas y servicios legales, los modelos pequeños pueden aprender terminología y casos profesionales de manera específica para brindar servicios más precisos.

Con el desarrollo de marcos y herramientas de código abierto, el ecosistema de modelos pequeños está creciendo rápidamente. Los desarrolladores pueden utilizar las herramientas y bibliotecas existentes para crear e implementar rápidamente modelos pequeños para promover el proceso de inteligencia industrial. Al mismo tiempo, la integración y combinación de modelos pequeños también proporciona nuevas ideas para resolver problemas complejos. Mediante el trabajo colaborativo de múltiples modelos pequeños, se pueden lograr soluciones más flexibles y eficientes.

3.3 Modelo de lenguaje multimodal incorporado

Los modelos de lenguaje multimodal se utilizan cada vez más en la industria. Pueden procesar y comprender varios tipos de datos, como imágenes, sonidos, videos, etc., y brindar a los usuarios una experiencia interactiva más rica e intuitiva. En el campo del comercio electrónico, los modelos multimodales pueden combinar imágenes y descripciones de productos para proporcionar servicios de búsqueda y recomendación más precisos. En el campo de la educación, los modelos multimodales pueden identificar y analizar las conductas de aprendizaje de los estudiantes y brindar apoyo docente personalizado.

La ventaja del modelo de lenguaje multimodal incorporado es que puede simular mejor la percepción humana y los procesos cognitivos. Al integrar información visual, auditiva y sensorial, el modelo puede comprender de manera más integral el entorno y las necesidades del usuario. Además, los modelos multimodales han demostrado poderosas capacidades para manejar escenarios y tareas complejos, como la conducción autónoma y los servicios de robots.

Sin embargo, el desarrollo y la aplicación de modelos multimodales también enfrentan desafíos técnicos y de recursos. La recopilación, anotación y fusión de datos multimodales requieren conocimiento interdisciplinario y soporte técnico. Además, los modelos multimodales tienen una alta complejidad computacional y requieren algoritmos eficientes y estrategias de optimización para lograr un procesamiento preciso y en tiempo real.

3.4 Mejora de la recuperación y externalización del conocimiento

Para mejorar la practicidad de los modelos de lenguaje grandes, la mejora de la recuperación y la externalización del conocimiento se han convertido en dos medios técnicos importantes. La mejora de recuperación mejora las capacidades de recuperación de información del modelo al introducir bases de conocimiento externas, lo que ayuda al modelo a obtener información más rica y precisa al responder preguntas. Este método puede resolver eficazmente las deficiencias del modelo al abordar problemas de cola larga o tareas que requieren la información más reciente.

La externalización del conocimiento incorpora el conocimiento externo requerido por el modelo en el modelo en una forma parametrizada, de modo que el modelo pueda utilizar directamente este conocimiento durante el proceso de razonamiento y generación. Este enfoque puede mejorar la interpretabilidad y controlabilidad del modelo, permitiendo a los desarrolladores y usuarios comprender mejor y confiar en el resultado del modelo.

En aplicaciones industriales, la mejora de la recuperación y la externalización del conocimiento se pueden integrar estrechamente con los procesos comerciales y los sistemas de toma de decisiones para brindar asistencia y soporte inteligentes. Por ejemplo, en el análisis financiero, mediante la mejora de la recuperación, el modelo puede obtener los últimos datos y noticias del mercado en tiempo real para brindar a los usuarios asesoramiento de inversión. En el diagnóstico médico, la externalización del conocimiento puede ayudar a los modelos a solicitar rápidamente directrices clínicas e información sobre medicamentos para ayudar a los médicos a tomar decisiones.

Capítulo 4: Oportunidades futuras

4.1 Tendencia de desarrollo de modelos de lenguaje grandes

La tendencia de desarrollo de grandes modelos lingüísticos (LLM) apunta a un futuro más inteligente y personalizado. Con el avance de la tecnología, LLM se está desarrollando rápidamente en las siguientes direcciones:

1. capacidades multimodales: LLM ya no se limitará a texto, sino que podrá comprender y generar contenido multimodal, como imágenes, videos y audio, brindando una experiencia interactiva más rica.
2. comprensión más profunda: A través de algoritmos optimizados continuamente, LLM podrá realizar una comprensión semántica más profunda, incluidas las emociones, el sarcasmo y las metáforas complejas.
3. Servicio personalizado: Utilizando datos de usuario y aprendizaje automático, LLM proporcionará servicios más personalizados para satisfacer las necesidades específicas de los usuarios.
4. Integración entre dominios: LLM estará profundamente integrado con los campos médico, legal, educativo y otros campos profesionales para brindar soluciones personalizadas.
5. Explicabilidad y transparencia: Para mejorar la confianza de los usuarios en LLM, se mejorará la interpretabilidad y la transparencia del modelo.

4.2 Herramientas de código abierto e ideas de mejora

Las herramientas de código abierto juegan un papel importante en el desarrollo de LLM. No sólo reducen el umbral de desarrollo, sino que también promueven una rápida iteración e innovación de la tecnología. Por ejemplo, Hugging Face proporciona una serie de bibliotecas y modelos de código abierto que permiten a los desarrolladores integrar y ajustar fácilmente LLM. Además, las estrategias para mejorar el LLM incluyen:

• Compresión del modelo: Reduzca el tamaño del modelo y mejore la eficiencia informática, haciéndolo más adecuado para ejecutarse en dispositivos perimetrales.
• inyección de conocimiento: Mejorar la amplitud y profundidad del conocimiento del modelo combinando la base de conocimientos externa con LLM.
• aprendizaje reforzado: Utilice tecnología de aprendizaje por refuerzo para optimizar el proceso de toma de decisiones de LLM y mejorar su desempeño en tareas complejas.

En respuesta a las deficiencias del LLM actual, los investigadores han propuesto algunas medidas de mejora, como hacer que el LLM utilice herramientas externas para mejorar la comprensión del contexto con información faltante importante no incluida en el peso del LLM para formar un agente más poderoso para estos modelos; se denominan colectivamente modelos de lenguaje de mejoras (ALM).

razonamiento(Razonamiento): Dividir tareas complejas en subtareas más simples que LM pueda resolver más fácilmente por sí mismo o utilizando herramientas.
herramienta(ToO): Recopilar información externa o impactar en el mundo virtual o físico percibido por el ALM.
Comportamiento(Actuar): Invocar una herramienta que tenga impacto en el mundo virtual o físico y observar sus resultados, incorporándola al contexto actual de ALM.
en conjunto con: El razonamiento y las herramientas se pueden colocar en el mismo módulo, mejorando el contexto de LM para predecir mejor las herramientas que recopilan información adicional y las herramientas que tienen un impacto en el mundo virtual o físico, que LM puede utilizar de la misma manera; transferir.

4.3 El nacimiento de los modelos grandes personalizados

A medida que crecen las necesidades específicas de la industria, el nacimiento de modelos grandes personalizados se ha vuelto inevitable. Estos modelos se optimizarán para industrias o tareas específicas, como modelos de evaluación de riesgos en finanzas o modelos de asistencia al diagnóstico en atención médica. Las rutas de implementación incluyen:

• Entrenamiento de datos específicos del dominio: Vuelva a entrenar el modelo utilizando datos específicos de la industria para mejorar su precisión y confiabilidad en ese dominio.
• Fusión de conocimiento estructurado: Combine la base de conocimientos de la industria con LLM para mejorar la comprensión del modelo de términos y conceptos profesionales.
• bucle de retroalimentación del usuario: Optimice continuamente el rendimiento del modelo mediante la recopilación de comentarios de los usuarios para lograr un aprendizaje y una mejora continuos.
  

4.4 Paradigma tecnológico y de colaboración multiagente

Los sistemas multiagente y los paradigmas de tecnología neuronal + simbólica son direcciones clave para el desarrollo futuro. Los sistemas multiagente pueden simular los mecanismos de colaboración y competencia de la sociedad humana y resolver tareas más complejas. El paradigma de tecnología neuronal + simbólica combina las ventajas del aprendizaje profundo y el razonamiento simbólico para mejorar la capacidad de razonamiento lógico y la interpretabilidad del modelo. El desarrollo de estas tecnologías promoverá el progreso del LLM en los siguientes aspectos:

• Resolución de tareas complejas: A través de la colaboración de múltiples agentes, LLM puede resolver de manera más efectiva tareas complejas que requieren una participación de múltiples pasos y múltiples roles.
• Representación del conocimiento y razonamiento.: El paradigma de tecnología neuronal + simbólica mejorará las capacidades de LLM en representación del conocimiento y razonamiento lógico complejo.
  

4.5 Paradigma de desarrollo de aplicaciones de nueva generación

Está tomando forma una nueva generación de paradigma de desarrollo de aplicaciones basado en "gran modelo + gráfico de conocimiento". Este paradigma toma el gráfico de conocimiento como centro de datos y conocimiento y lo combina con las capacidades de procesamiento del lenguaje natural de LLM para lograr un desarrollo de aplicaciones más inteligente y automatizado. Por ejemplo:

• Documento de chat: Al combinar la gestión de documentos y los sistemas de preguntas y respuestas, LLM puede comprender las consultas de los usuarios y proporcionar respuestas precisas al contenido de los documentos.
• Mesa de chat: En el campo del análisis de datos, LLM puede comprender consultas en lenguaje natural y realizar consultas y análisis de datos complejos directamente en la base de datos.
• Chat Web: Aprovechando la API del motor de búsqueda, LLM puede comprender las preguntas de los usuarios y proporcionar respuestas precisas basadas en el contenido web.
  

Resumir

El futuro de los grandes modelos lingüísticos está lleno de oportunidades y desempeñarán un papel clave en muchos aspectos, como la innovación tecnológica, las aplicaciones industriales y la experiencia del usuario. Las herramientas de código abierto y las ideas de mejora promoverán la popularización y optimización de LLM, los grandes modelos personalizados satisfarán las necesidades de industrias específicas y la colaboración entre múltiples agentes y los paradigmas de tecnología neuronal + simbólica promoverán un mayor desarrollo de sistemas inteligentes. El paradigma de desarrollo de aplicaciones de nueva generación utilizará las capacidades de LLM y gráficos de conocimiento para lograr un desarrollo de aplicaciones más inteligente y automatizado.