LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting（GNP）』

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モデルに学習データを追加するよりも安価に成果が得られ、カスタマイズも柔軟です。

Amazonなどの研究者らによる発表です。

@ Yijun Tian et al., “Graph Neural Prompting with Large Language Models”

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「LLMに正確な知識を出力させたい」という願いが切望されていますが、仮に知識グラフを用いてモデルを強化すればコストは膨大になります。

そこで研究者らは外部の知識グラフとシームレスに接続するフレームワーク『GNP』を考案しました。

GNPの方法論

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