Основные понятия
대규모 언어 모델과 지식 그래프의 통합은 데이터 관리 분야에 새로운 기회를 제공한다.
Аннотация
이 워크숍 요약에서는 대규모 언어 모델(LLM)과 지식 그래프(KG)의 통합에 따른 주요 데이터 관리 과제와 기회를 다루었다.
주요 내용은 다음과 같다:
- LLM을 위한 KG 활용: KG 기반 LLM 사전 학습, 미세 조정, 추론 등을 통한 LLM 성능 향상
- KG를 위한 LLM 활용: LLM을 통한 KG 생성, 완성, 임베딩 등의 향상
- LLM과 KG의 통합: 데이터 및 입력 모델링, 데이터 정제 및 통합, 다중 모달 데이터 관리, 벡터 데이터 관리, 정확성 및 일관성, 효율성 및 확장성, 편향 및 공정성, 설명 가능성 및 출처, 사용성, 보안 및 프라이버시, KG 데이터베이스 및 시스템 최적화 등의 기회
이를 위해 3개의 기조 연설, 1개의 산업 초청 강연, 9개의 동료 검토 연구 논문, 그리고 LLM, KG, 벡터 데이터베이스의 통합에 대한 패널 토론이 진행되었다.
Статистика
대규모 언어 모델은 일관된 지식 표현이 부족하여 환각과 사실적으로 부정확한 출력을 생성할 수 있다.
지식 그래프는 대규모 언어 모델에 외부, 사실적, 최신 지식을 제공하여 정확성, 일관성, 투명성을 향상시킬 수 있다.
대규모 언어 모델은 지식 그래프의 데이터 큐레이션, 지식 추출, 생성, 완성, 임베딩 등을 지원할 수 있다.
Цитаты
"언어는 '형태', 지식은 '핵심', 그래프는 '골격'이다."
"데이터베이스 커뮤니티는 대규모 언어 모델 파이프라인의 데이터 전처리 및 검증 부분을 소유할 수 있다."