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

ホーム LLM, 有料記事, 論文 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）』 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

[nemoba]

自分で勉強させても要領の悪い子にカンペ叩き込ませるみたいな。発想

[kei_1010]

この研究成果であるLLMを直接試させて欲しいよなー

[misshiki]

“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。”