Ethena (ENA)、CORE、Celestia (TIA) が急落し、ビットコイン価格が危うい状況に
VR プロジェクト SimuGaze の先行販売が本日開始
LLM におけるナレッジグラフとは何ですか?
2024年にRプログラミングをより効率的に学ぶためのロードマップ
データサイエンスのトップリーダー10
2023 年の 40 歳未満のイノベーター 40 人
2023 年に注目すべき最も影響力のある CTO 10 人
2023 年に注目すべき最も影響力のある CISO 10 人
AI が進化し続ける中、大規模言語処理は洗練されたツールによって大幅な改善を遂げてきました。もう 1 つのトレンド技術は、ナレッジ グラフ (KG) です。LLM のナレッジ グラフは、洗練された分析、構造化表現、セマンティック クエリで知られており、ナレッジ グラフ (GC) は大規模言語モデル (LLM) と連携して、生成 AI のインテリジェンスと出力の精度と堅牢性を高めます。LLM のナレッジ グラフがナレッジ グラフに統合されると、コンテキスト理解、実際のアプリケーションに基づいて結果を生成する機能、データの推論力などのモデルの機能が強化されます。これにより、複雑な問題にさらに正確に答えることができます。この記事では、ナレッジ グラフの概念と、LLM (大規模言語モデル) へのナレッジ グラフの統合について詳しく説明します。
ナレッジ グラフは、特に大規模言語モデル (LLM) 機能の改善におけるデータ構造の主要な進歩です。これらのグラフは、エンティティ (人、場所、物など) をノード、関係をエッジとして含むグラフ形式でデータを整理します。ナレッジ グラフの起源は、知識表現として知られる人工知能の分野にまで遡ることができます。
ナレッジグラフにセマンティックレイヤーを追加する最も一般的な方法の1つは、オントロジーを追加することです。オントロジーは、エンティティの種類とそれらの間の関係を記述します。ナレッジグラフにオントロジーを追加することで、ナレッジグラフの内容が常に一貫して説明されるようになります。オントロジーはナレッジグラフの内容に関する重要な情報を提供し、ユーザーが理解しやすくなります。
オントロジーは、ナレッジ グラフの形式セマンティクスの基礎です。オントロジーは、ナレッジ グラフのデータ構造と考えることができます。オントロジーは、ナレッジ グラフの開発者とユーザーの間で、ナレッジ グラフ内のデータの意味について正式に合意したものです。ユーザーとは、ナレッジ グラフ内の情報を一貫して正確に理解したい別の人やソフトウェア プログラムです。オントロジーは、情報とその意味の共通理解を保証します。
LLM を使用すると、ナレッジ グラフから情報を簡単に抽出できます。データ スペシャリストを必要とせずに、さまざまな用途の複雑なデータに簡単にアクセスできます。今では、従来のプログラミング言語を使用してデータベースを検索することなく、誰でも直接質問して要約を取得できます。ChatGPT や GPT4 などの大規模言語モデル (LLM) は、その創発的な機能と一般化可能な性質により、自然言語処理と AI で名を馳せています。ただし、LLM はブラック ボックス モデルであり、事実の知識をキャプチャしてアクセスできないことがよくあります。一方、Wikipedia や Huapu などのナレッジ グラフ (KG) は、豊富な事実の知識を明示的に保存する構造化された知識モデルです。ナレッジ グラフは、推論と解釈のための外部知識を提供することで、LLM を改善できます。ただし、KG は本質的に構築と進化が難しく、KG の既存の方法では、目に見えない知識を表す新しい事実を生成することが困難です。LLM と KG を統合し、同時にその利点を活用することは理にかなっています。
ナレッジ グラフは、ベクター データベースとは異なり、非構造化データと構造化データの両方を表現できるため、LLM の信頼できる基盤となります。この検索拡張生成方法は RAG と呼ばれ、知識を多く必要とする NLP ワークフローでよく使用されます。LLM は、ベクターとセマンティック検索を使用してナレッジ グラフから関連情報を抽出し、そのナレッジ グラフ内のコンテキスト データを使用して応答を増幅します。RAG LLM は、誤った情報を回避しながら、より正確で関連性が高く、コンテキストに沿った出力を生成します。これは、LLM 幻覚と呼ばれます。
この場合、ナレッジ グラフと LLM の仕組みについて学習します。ここでは、LangChain とナレッジ グラフの実装についても学習します。これは最もよく使用されるケースであり、GenAI と StackOverflow のアプリケーションを活用してプログラムを実行するように構築されています。
LLM を使用して非構造化データをナレッジ グラフに変換する
この場合、LLM を使用してエンティティを抽出し、意味関係を理解し、コンテキストを推測して、接続されたナレッジ グラフを作成する方法を紹介します。これは、すべての非構造化ユース ケースに LLM を使用する優れた方法です。
今回は、NeoDash と OpenAI を使用して、LLM を利用した自然言語クエリでグラフ ダッシュボードを作成する方法を紹介します。新しいプラグインを使用すると、Cypher を記述することなく、Neo4j データをテーブル、グラフ、マップなどで視覚化できるようになります。
今回は、脆弱性の説明に基づいて特定の対策を自動的に見つけ、ネオセマンティクスを使用して詳細なステップバイステップガイドとナレッジグラフを作成する最先端のソリューションを紹介します。
この場合、大規模な言語モデルを微調整して自然言語入力から暗号文を生成することにより、テキストから暗号への翻訳用にオープンソース LLM を最適化する方法を示します。この方法では、暗号に関する知識がなくても、Neo4j データベースを直感的に操作できます。
事前トレーニング中に、KG データをトレーニング目標に統合すると、LLM に構造化された事実に基づく知識が提供され、理解が向上し、機能が生成されます。KG データ (エンティティ、関係、属性) をトレーニング目標に直接埋め込むプロセスでは、損失関数の変更、アーキテクチャの変更、および新しいトレーニング アプローチが活用されます。これにより、LLM は、従来のトレーニングで使用されていた豊富なテキスト データと、KG から得られた構造化された知識の両方を活用して、予測精度と深い理解を向上させることができます。この戦略的アプローチの目標は、LLM によって処理される膨大な量の非構造化データを、KG 内に保存されている正確な構造化された知識と調和させることです。
KG を LLM 入力に組み込む目的は、トレーニングおよび推論フェーズでモデルが関連知識に直接アクセスできるようにすることです。これは、LLM が処理するテキスト入力に KG 情報 (エンティティ、関係、および属性) を埋め込むことによって行われます。その目的は、現実世界の事実、関係、およびコンテキストの深い理解を必要とするタスクを実行するときに、モデルが構造化された知識を使用してパフォーマンスを向上できるようにすることです。KG 情報を LLM の入力データに直接組み込むことで、LLM のテキスト理解が大幅に向上します。これにより、LLM はエンティティ、概念、および関係をより深く理解できるようになります。この方法により、高いレベルの事実の正確性と深い知識を必要とするタスクで LLM のパフォーマンスが向上します。
KG を LLM 入力に組み込む目的は、トレーニングおよび推論フェーズでモデルが関連知識に直接アクセスできるようにすることです。これは、LLM が処理するテキスト入力に KG 情報 (エンティティ、関係、および属性) を埋め込むことによって行われます。その目的は、現実世界の事実、関係、およびコンテキストの深い理解を必要とするタスクを実行するときに、モデルが構造化された知識を使用してパフォーマンスを向上できるようにすることです。KG 情報を LLM の入力データに直接組み込むことで、LLM のテキスト理解が大幅に向上します。これにより、LLM はエンティティ、概念、および関係をより深く理解できるようになります。この方法により、高いレベルの事実の正確性と深い知識を必要とするタスクで LLM のパフォーマンスが向上します。
KG 埋め込みは、ナレッジ グラフ (KG) 内のエンティティと関係を連続した低次元のベクトル空間に変換するプロセスです。この埋め込みにより、KG の意味情報と構造情報がキャプチャされ、質問への回答、思考、推奨の作成などの下流のタスクの実行が容易になります。LLM を KGE プロセスに統合すると、エンティティと関係のテキスト記述を使用して KG の表現が向上します。従来の KGE 方法では、KG の構造プロパティに依存して、グラフ内での接続方法に基づいてエンティティまたは関係を埋め込みます。LLM でテキスト記述をエンコードすることにより、エンティティと関係に豊富な意味コンテキストが与えられ、より複雑なタスクに対してより堅牢になります。また、従来の方法では残されたギャップをテキスト記述で埋めることで、目に見えないエンティティと関係の処理が容易になります。
KG 補完とは、KG の完全性と有用性を向上させるために、KG で欠落している情報を探すことです。KG 補完の目的は、KG 内の欠落しているリンク (エンティティ間のリンク) を予測するか、新しいエンティティとその接続を KG に追加することです。KG 補完の従来の方法は、埋め込み手法または統計的推論を使用した KG の構造に大きく依存しています。LLM によって、これらのモデルのパラメーターに取り込まれた膨大な量の知識を活用して、より豊富で複雑な補完プロセスを作成する新しい方法が開発されました。LML は、大規模な知識ベースとコンテキストベースの洞察を活用して、KGC 補完の従来の方法よりも優れており、より繊細で正確な推論を提供します。生成機能を備えた LLM は、KG 補完に対するスケーラブルで柔軟なアプローチを提供し、KG に新しいエンティティと接続を含めることを容易にします。これは、最新の知識で KG を更新するために不可欠です。
言語学習マシン (LLM) におけるナレッジ グラフの使用は、学術界と産業界の両方で勢いを増している成長中の研究分野です。ナレッジ グラフは、構造化された事実に基づく知識を提供することで、LLM の生成能力を補完し、言語のより微妙で正確な理解を可能にします。
Analytics Insight® は、データ駆動型テクノロジーの世界からの洞察、トレンド、意見に特化した影響力のあるプラットフォームです。世界中の人工知能、ビッグデータ、分析企業による開発、認識、成果を監視します。
免責事項: Analytics Insight で提供される金融および暗号通貨市場に関する情報は、情報提供のみを目的としており、投資アドバイスではありません。投資の決定を行う前に、金融の専門家に問い合わせて独自の調査を行ってください。詳細はこちらをご覧ください。
元記事: https://translate.google.com/translate?sl=auto&tl=ja&hl=ja&u=https://www.analyticsinsight.net/what-are-knowledge-graphs-in-llms/