主要观点:作者是 AI 极客,多年研究大型语言模型(LLMs)如 GPT-4,发现其因在互联网上训练而存在偏见,于是投入到知识图谱增强训练(KGAT)中,旨在减少偏见并提升智能。
关键信息:
- LLMs 训练于互联网,易继承偏见,如在招聘或医疗应用中可能出现性别或种族偏见。
- KGAT 利用知识图谱与 LLMs 结合,通过挑选 LLM、添加知识图谱、智能训练等步骤来减少偏见和提升智能,作者企业试点中生产力提升 20%。
- 具体实践包括准备数据(如 Bias in Bios 等数据集)、连接知识图谱(使用图神经网络将知识图谱转化为向量)、融合和训练(合并 LLM 和知识图谱嵌入)、检测偏见(用特定指标如人口统计学均等、机会均等)等。
- KGAT 有其优势,如重视公平性、可扩展(能与 Wikidata 或自定义知识图谱配合)、使 AI 更智能,同时也有注意事项,如知识图谱质量、计算负载、大数据处理等。
重要细节: - 作者在企业智能论文中详细介绍 KGAT 方法,在 AIII 2025 会议上有相关演讲。
- 代码示例中展示了准备数据、连接知识图谱、融合训练和检测偏见的过程,包括使用特定库和设置参数等。
- 作者鼓励他人尝试 KGAT,从简单数据集开始,根据提示进行代码修改和实验。
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
。你还可以使用@
来通知其他用户。