«`html
GPTKB: Создание крупномасштабной базы знаний с помощью крупных языковых моделей
Базы знаний, такие как Wikidata, Yago и DBpedia, служили основными ресурсами для интеллектуальных приложений. Однако за последнее десятилетие инновации в создании баз знаний стагнировали. В то время как крупные языковые модели (LLMs) произвели революцию в различных областях ИИ и показали потенциал как источники структурированных знаний, извлечение и реализация их полного объема знаний остаются значительной проблемой.
Проблемы существующих методов
Существующие методы создания баз знаний в основном сосредоточены на оценках, основанных на выборках, и не удается полноценно извлечь знания. Методы, основанные на фактических запросах и итеративных графах, сталкиваются с техническими и методологическими вызовами.
Подход к созданию базы знаний GPTKB
Исследователи из ScaDS.AI и TU Dresden, а также Института информатики Макса Планка предложили новый подход для создания крупномасштабной базы знаний на основе LLM. Они разработали GPTKB, использующую GPT-4o-mini, что продемонстрировало возможность извлечения структурированных знаний в больших масштабах.
Преимущества GPTKB
- Содержит 105 миллионов тройных данных, охватывающих более 2.9 миллиона сущностей.
- Снижение затрат на создание базы знаний по сравнению с традиционными методами.
- Дает понимание представления знаний LLM и продвигает методы создания баз знаний.
Этапы извлечения и организации знаний
Архитектура GPTKB включает два этапа: извлечение и консолидация. На первом этапе происходит итеративное расширение графа, а на втором этапе осуществляется канонизация сущностей и стандартизация отношений.
Выводы и возможности
Разработка GPTKB показывает, что создание крупномасштабных баз знаний непосредственно из LLM возможно и является значительным шагом вперед в области обработки естественного языка и семантической сети.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта и оставалась в числе лидеров, следуйте этим рекомендациям:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение, учитывая множество доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.
- На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам!
Попробуйте AI Sales Bot
Это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании!
«`
