भाषा मॉडल के प्रदर्शन में सुधार ज्ञान ग्राफ़ पूरी करने में

इस लेख में बताया गया है कि कैसे संरचनात्मक जानकारी को बड़े भाषा मॉडल में समाहित किया जाए ताकि ज्ञान ग्राफ़ पूरी करने में इसके प्रदर्शन को बढ़ाया जा सके। शून्य-शॉट औचित्य और संदर्भ अध्ययन जैसी प्रशिक्षण-मुक्त विधियों पर चर्चा की गई है, ताकि बड़े भाषा मॉडल को नीचे की कार्यों को प्रभावी ढंग से हल करने के लिए उपयोग किया जा सके। लेख में ज्ञान पूर्वाग्रह अनुकूलन (KoPA) की डिजाइन सिद्धांत और भूमिका के साथ-साथ त्रिक नियम वर्गीकरण कार्य में इसकी लाभदायकता को भी समझाया गया है। अनुसंधान परिणाम बताते हैं कि KoPA प्रभावी रूप से संरचनात्मक जानकारी को बड़े भाषा मॉडल में समाहित करता है, जिससे मॉडल के प्रदर्शन और स्थानांतरण क्षमता में सुधार होता है।