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专门做奢侈品的网站,seo博客模板,contact form7 v2.1.2 wordpress,展示展厅设计ReKnoS框架针对大模型在知识图谱推理中的高非检索率问题#xff0c;创新提出超关系概念#xff0c;通过同时表示多条关系路径显著扩展搜索空间。该方法有效解决了误导、深度限制和路径缺失三大问题。实验表明#xff0c;ReKnoS在9个数据集上性能超越现有SOTA方法…ReKnoS框架针对大模型在知识图谱推理中的高非检索率问题创新提出超关系概念通过同时表示多条关系路径显著扩展搜索空间。该方法有效解决了误导、深度限制和路径缺失三大问题。实验表明ReKnoS在9个数据集上性能超越现有SOTA方法平均准确率提升2.92%同时显著降低LLM调用次数为复杂知识图谱推理提供了高效解决方案。笔记整理吕恬雯浙江大学研究生研究方向为大语言模型、AI for Science论文链接https://openreview.net/pdf?idrTCJ29pkuA发表会议ICLR 20251. 动机大型语言模型LLMs在处理知识图谱KGs方面取得了进展但现有的方法存在很高的非检索率non-retrieval rate。这种限制降低了基于知识图谱问答的准确性。分析表明贪婪搜索greedy search和前向推理forward reasoning的结合是导致此问题的主要原因。非检索失败的主要原因可分为三类1误导Misdirection占68.8%即正确的路径与检索到的路径并行但模型在第一步选错后就很难再找到正确路径。2深度限制Depth Limitation占25.2%正确路径的长度超过了最大允许的推理长度。3路径缺失Path Absence占6.0%。现有方法的共同限制****1基于子图的检索subgraph reasoning结构化强但理解性弱。****2基于 LLM 的迭代推理LLM reasoning如 ToG理解强但路径容易走偏。两者都依赖单一步的贪心策略导致错误累积无法解决误导和深度限制问题。2. 贡献本文的主要贡献有****1设计提出了超关系super-relations的概念即特定领域内一组关系的集合。使用超关系可以通过包含大量关系来进行高效推理同时增强推理路径的深度和宽度以解决非检索问题。****2框架提出了一个名为ReKnoSReason over Knowledge Graphs with Super-Relations的新型推理框架。该框架集成了超关系能同时表示多条关系路径在不丢弃潜在连接的情况下显著扩展搜索空间。****3实验在九个真实世界的数据集上进行了实验。结果表明ReKnoS在检索成功率和搜索空间大小方面均显著优于传统方法平均准确率提高了2.92%。3. 方法本文提出的ReKnoS框架旨在利用超关系来扩展搜索并提高检索效率。**1核心概念超关系Super-Relations**超关系被定义为一组更细粒度的、详细的关系的集合。例如超关系 “music.featured_artist” 可以包括 “music.featured_artist.recordings” 和 “music.featured_artist.albums” 等具体关系。在Wikidata等知识图谱中这种层级关系是固有的例如将第二级关系视为超关系)。**2**ReKnoS 框架流程框架最多包含 L 个推理步骤。步骤 0分析器Analyzer从输入问题中提取查询实体Topic Entity。步骤 1…L推理Reasoning Steps候选选择Candidate Selection在第 步框架首先确定候选超关系集 这些超关系必须与第 步选定的超关系集 中的至少一个超关系相连。评分ScoringLLM 对 中的所有候选超关系进行评分范围0到1。然后框架选择得分最高的 N 个超关系组成新的超关系集 。决策与实体提取Decision Entity ExtractionLLM 根据当前检索到的路径和实体决定是a从当前实体中提取答案还是b继续进行下一步推理。路径选择Path Selection框架会从多条可能的“超关系路径”中选出得分最高的 K 条路径 路径得分由其包含的超关系得分之和确定。最终实体选择Final Entity Selection提取满足这 K 条最优超关系路径的最终实体集 。步骤 L1积分器IntegratorLLM 汇总所有收集到的推理路径和最终实体生成最终答案。3效率优势与 ToG 等基线方法相比ReKnoS 的效率更高。ToG 需要评估的路径数随深度 呈指数增长。而 ReKnoS 在每一步中LLM 评估的超关系数量最多为 N即候选集大小与深度无关显著减少了LLM的调用次数。4. 实验1数据集和基线数据集使用了9个数据集涵盖多种KGQA任务如GrailQA、CWQ、WebQSP、SimpleQA以及T-REx、HotpotQA等。基线包括IO、CoT、Self-Consistency以及SOTA的KG推理方法StructGPT、Think-on-Graph (ToG) 和 KG-Agent。度量标准主要是 Hits1精确匹配准确率。2核心结果性能对比ReKnoS 在大多数数据集上均优于所有基线尤其是在需要复杂推理的数据集上如GrailQA和CWQ 。例如在GrailQA上使用GPT-3.5时ReKnoS (71.9%) 优于 KG-Agent (68.9%)使用GPT-40-mini时ReKnoS (80.5%) 优于 KG-Agent (77.5%) 。超关系分析ReKnoS 具有明显更大的搜索空间。在GrailQA上其平均搜索空间大小即搜索过程中遇到的事实三元组数量比 KG-Agent 和 ToG 分别高出 42% 和 55%。这使得ReKnoS更有可能检索到正确的答案三元组。效率分析ReKnoS 在保持卓越性能的同时实现了最低的平均LLM调用次数。例如在WebQSP上ReKnoS 平均调用 3.7 次而 ToG 为 15.3 次。ReKnoS的调用次数与搜索宽度 N 无关而 ToG 的调用次数则依赖于 N。超参数分析增加搜索宽度 N 和最大长度 L 均能带来性能提升。当 N 从 3 降到 1 时性能显著下降例如 L3 时Hits1 从 81.1% 降至 76.2%表明 N即搜索宽度对框架性能至关重要。5. 总结本文提出了 ReKnoS 框架该框架利用“超关系”在知识图谱推理过程中包含大量关系。通过实现多关系路径的同时表示和探索ReKnoS 显著扩展了KG的推理搜索空间同时避免了有价值信息的丢失。大量实验证明ReKnoS 的性能超越了现有的SOTA基线展示了超关系在推进复杂KG推理任务方面的潜力。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​