本文是LLM系列文章，针对《Think and Retrieval: A Hypothesis Knowledge Graph Enhanced Medical Large Language Models》的翻译。
思考与检索：一个假设知识图增强的医学大语言模型
- 摘要
- 1 引言
- 2 相关工作
- 3 前言
- 4 方法
- 5 实验
- 6 结论
摘要
我们探讨了大型语言模型（LLM）的兴起如何显著影响自然语言处理领域的任务性能。我们重点研究了两种策略，即检索增强生成（RAG）和微调（FT），并提出了假设知识图增强（HyKGE）框架，利用知识图来增强医学LLM。通过集成LLM和知识图谱，HyKGE在解决准确性和可解释性挑战方面表现出卓越的性能，在医学领域具有潜在的应用前景。我们使用真实世界数据集进行的评估突出了HyKGE在提供准确知识和精确信心方面的优势，特别是在复杂和困难的场景中。该代码将在发布前可用。
1 引言
2 相关工作
3 前言
4 方法
5 实验
6 结论
在本文中，我们提出了HyKGE，一个假设知识图增强的医学大语言模型。通过集成LLM和知识图谱，HyKGE在解决准确性和可解释性挑战方面表现出卓越的