BriefGPT - AI 论文速递
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施工合同知识建模的知识表示方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用KG-LLM框架对三元组进行建模，达到了最先进的性能水平。微调相对较小的模型优于最新的ChatGPT和GPT-4。
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关键要点
- 本研究探索利用大型语言模型（LLM）解决知识图的关键问题。
- 引入了名为Knowledge Graph LLM（KG-LLM）的框架来建模知识图中的三元组。
- 技术利用三元组的实体和关系描述作为提示，并通过生成的响应进行预测。
- 在各种基准知识图上的实验表明，该方法在三元组分类和关系预测任务中表现优异。
- 微调相对较小的模型（如LLaMA-7B，ChatGLM-6B）优于最新的ChatGPT和GPT-4。
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