克服“大模型幻覺” 知識圖譜融合大模型應(yīng)用平臺發(fā)布
中新網(wǎng)北京9月8日電 (楊宏偉)8日,中國工程院院士、清華大學計算機系教授、海致科技首席科學家鄭緯民在北京演示發(fā)布了由海致科技與高性能圖計算院士工作站共同開發(fā)的“Atlas LLM知識圖譜與大模型融合應(yīng)用平臺”。
該平臺面向廣大B端用戶,運用知識圖譜這項人工智能基礎(chǔ)技術(shù),幫助大模型在企業(yè)級和工業(yè)界應(yīng)用中克服“幻覺”,實現(xiàn)基于行業(yè)與場景的精準推演。該產(chǎn)品目前已經(jīng)在能源、金融、政務(wù)等領(lǐng)域的場景中進行部署和應(yīng)用,力圖打通通用人工智能進入B端和工業(yè)應(yīng)用的“最后一公里”。
大語言模型(LLM)所表現(xiàn)出的跨領(lǐng)域通用性、快速自主學習和自我改進的能力無疑是革命性的。但由于它的基本工作方式是分析文本中的詞匯、句法結(jié)構(gòu)、語義信息等,并捕捉它們之間的模式和概率分布,因此,它更傾向于基于統(tǒng)計規(guī)律生成回答,而非進行深入的邏輯推理或形成高級的認知能力。
另外,它在生成文本時可能會受限于訓練數(shù)據(jù)中存在的偏見和誤導性信息,在某些情況下可能會產(chǎn)生不準確或不合理的回答。對于這種基于技術(shù)特征產(chǎn)生的瑕疵,人們將其形象比喻為“大模型幻覺”,這也是以大模型為代表的通用人工智能進入嚴謹B端應(yīng)用的最大挑戰(zhàn)。
知識圖譜是另一種被廣泛應(yīng)用的人工智能基礎(chǔ)技術(shù),通過對語義網(wǎng)絡(luò)進行建模,以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀世界中實體及關(guān)系,被廣泛應(yīng)用于知識推理。基于知識圖譜的知識推理在離散符號表示的基礎(chǔ)上,通過推理路徑、邏輯規(guī)則等輔助手段,對推理過程進行解釋,為實現(xiàn)“可解釋人工智能”提供了重要途徑。
“當大模型從C端走向B端,它就像從玩具走向工具,而工具的精確性至關(guān)重要。”鄭緯民在接受記者采訪時表示,“知識圖譜作為更加類腦的人工智能工具,其精確的知識推導能力就可以跟大模型構(gòu)成非常好的相互補充,反過來,大模型的快速學習能力,對于知識圖譜的知識生成也產(chǎn)生了很好的促進。"
海致科技CTO楊娟博士介紹說,海致 Atlas LLM大模型融合應(yīng)用平臺有三個非常獨特的定位:一是在全過程實現(xiàn)了知識圖譜與大模型的交互,有效克服大模型幻覺對工業(yè)應(yīng)用的干擾;二是更好管理了客戶已有的豐富的數(shù)據(jù)資產(chǎn),將其與大模型成果統(tǒng)一整理,避免重復(fù)造輪子,使得計算更高效,應(yīng)用更精確;三是能夠幫助客戶切換和靈活應(yīng)用不同的開源大模型,實現(xiàn)更高性價比的場景應(yīng)用。
海致科技高級副總裁瞿珂介紹稱,通過大模型極大地提高知識抽取和融合的過程效率,一方面,通過大模型對故障設(shè)備及關(guān)聯(lián)量測值的快速提取,幫助知識圖譜完成特征圖的快速構(gòu)建,提高效率;另一方面,也可以通過業(yè)務(wù)專家對大模型自動生成的特征圖進行更為高效的校驗,固化和校準故障特征的經(jīng)驗知識,確保質(zhì)量?!?/p>
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