« Requête enrichie par graphes de connaissances » : différence entre les versions
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''' Chain-of-Knowledge framework prompting ''' | ''' Chain-of-Knowledge framework prompting ''' | ||
''' CoK promptig ''' | ''' CoK promptig''' | ||
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<!-- The CHAIN-OF-KNOWLEDGE framework has two main components: dataset construction and model learning. For dataset construction, the authors first mine compositional rules from knowledge graphs. These rules represent patterns of how different facts can be combined to infer new knowledge. They then select knowledge triples from the graph that match these rules. Finally, they use advanced language models to transform the structured knowledge into natural language questions and reasoning steps. | <!-- The CHAIN-OF-KNOWLEDGE framework has two main components: dataset construction and model learning. For dataset construction, the authors first mine compositional rules from knowledge graphs. These rules represent patterns of how different facts can be combined to infer new knowledge. They then select knowledge triples from the graph that match these rules. Finally, they use advanced language models to transform the structured knowledge into natural language questions and reasoning steps. | ||
Version du 24 septembre 2024 à 15:54
Définition
Peaufinage des résultats d'un grand modèle de langues en enrichissant les requêtes avec des connaissances factuelles générées à partir de règles extraites de graphes de connaissances permettant ainsi de générer des résultats encore plus précis et contextuellement pertinents.
Complément
Entrée en cours de travail.
Les règles sont extraites d'un graphe de connaissances à l'aide d'un algorithme classique de parcours en largeur.
Cette technique se rapproche de la génération augmentée d'information applicative (GAIA).
Français
requête enrichie par graphes de connaissances
Anglais
Chain-of-Knowledge prompting
Chain-of-Knowledge framework prompting
CoK promptig
Chain-of-Knowledge
CoK
Source
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
