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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