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“根拠のない回答を生成する問題を解決するために、『Graph Neural Prompting（GNP）』という新フレームワークを考案。LLMにナレッジグラフを連携させ、タスク遂行能力を大幅に向上させるものです。”
misshiki のブックマーク 2023/10/20 14:39
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ai-data-base.com2023/10/19
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...
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“根拠のない回答を生成する問題を解決するために、『Graph Neural Prompting（GNP）』という新フレームワークを考案。LLMにナレッジグラフを連携させ、タスク遂行能力を大幅に向上させるものです。”
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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...
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