خب، بیاین یه کم راجع‌به ماجرایی صحبت کنیم که این روزها خودش حسابی داغه: ترکیب گراف دانش (Knowledge Graph، اینا همون جدول‌ها یا شبکه‌هایی هستن که اطلاعات و روابط مختلف رو خیلی منظم ذخیره می‌کنن) و مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا همون LLMs که مثلا GPT یا ChatGPT نمونه‌ش هست و می‌تونن متن تولید کنن، سوال جواب بدن و کلی کارای باحال دیگه). یه مقاله تازه اومده که همه ماجراها و داستانای این ترکیب رو بررسی کرده.
حالا چرا این ترکیب مهمه؟ آخه هر کدوم از این تکنولوژی‌ها یه سری نقطه قوت دارن و یه جاهایی هم کم میارن؛ وقتی بذاریشون کنار هم، مثل تیم دونفره قوی میشن و ضعف‌های همدیگه رو پوشش میدن.
توی این مقاله به سه مدل همکاری بین گراف دانش و مدل‌های زبانی بزرگ اشاره کردن:
-
مدل‌های زبانی تقویت‌شده با گراف دانش (KG-Enhanced LLM یا همون KEL): یعنی مدل زبانی بزرگ، اطلاعات و منطق دقیق گراف‌های دانش رو هم وارد کارش می‌کنه تا بهتر و دقیق‌تر جواب بده. (مثلاً اگه ازش بپرسی «انیشتین کی بود؟»، علاوه بر متنای یادگرفته شده، از داده‌های شسته‌رفته تو گراف دانش هم استفاده می‌کنه).
-
گراف دانش تقویت‌شده با مدل زبانی بزرگ (LLM-Enhanced KG یا همون LEK): اینجا یعنی مدل زبانی کمک می‌کنه گراف دانش بهتر و کامل‌تر ساخته یا به‌روزرسانی بشه. مثلا LLM متنای جدید رو می‌خونه و اگر توش اطلاعات تازه‌ای پیدا کنه، میاد به گراف دانش اضافه می‌کنه.
-
همکاری مشترک بین مدل زبانی و گراف دانش (LKC): این یکی جذاب‌تره! یعنی هم مدل زبانی و هم گراف دانش با همکاری دوطرفه، با هم کار می‌کنن تا جوابای بهتر و دقیق‌تری بدن یا وظایف پیچیده‌تری انجام بدن.
حالا این ترکیب چه فایده‌هایی داره؟ یکی اینکه کمک می‌کنه هم نمایشی که از اطلاعات داریم (یعنی اینکه داده‌هامون چطور درک بشن) بهتر بشه، هم هوش مصنوعی بتونه دقیق‌تر دلیل بیاره و به سوالا جواب بده. مثلا اگه کسی یه سوال تخصصی پرسید، ترکیب این دو می‌تونه هم اطلاعات درست پیدا کنه، هم توضیح بده که اون جواب از کدوم مسیر اومده.
توی مقاله، کلی فرصت و چالش جدید هم برشمردن. مثلاً:
- چالش جمع‌آوری دانش و به‌روزرسانی لحظه‌ای (Real-time updates): یکی از مشکلات اینه که گراف دانش و مدل‌های زبانی بزرگ جفتشون باید مدام اطلاعاتشون به‌روز بشه و کار آسونی هم نیست. مخصوصاً وقتی حجم اطلاعات دنیا این‌قدر داره زیاد میشه.
- نمایش دانش (Knowledge Representation): باید مطمئن شی که اطلاعات تازه توی هر دو طرف درست خونده و فهمیده میشه. گاهی نحوه ذخیره اطلاعات توی گراف دانش با شکلی که مدل زبانی می‌فهمه فرق داره و باید اینا رو به هم خوب وصل کرد.
- استدلال و پاسخ‌به‌سوال (Reasoning & QA): مدل باید نه تنها جواب مناسب پیدا کنه، بلکه بتونه توضیح بده چرا این جواب درسته و از کجا اومده.
یه سری تکنیک و راه‌حل‌های تازه هم مطرح کردن که دارن به کمک این ترکیب میان تا کارها رو پیشرفته‌تر کنن. از همه اینا گذشته، مقاله گفته این حرکت ترکیب گراف دانش و مدل‌های زبانی بزرگ، آینده خیلی جذابی داره و می‌تونه تو حوزه‌های مختلف (از سوال‌جواب‌گرفتن ساده تا سیستم‌های پیشرفته پزشکی و علمی) کاربرد داشته باشه.
در کل، این مقاله یه تصویر کامل و امیدوارکننده از این دوتا تکنولوژی داده؛ انگار داریم می‌ریم به سمت دنیایی که هوش مصنوعی هم باهوش و متفکر باشه (مثل مدل‌های زبانی) و هم اطلاعات دقیق و منظم داشته باشه (مثل گراف دانش). خلاصه ماجرا اینه که ترکیب‌شون می‌تونه خیلی از محدودیت‌ها رو برطرف کنه و ما رو به ابزارهای خیلی بهتری تو هوش مصنوعی برسونه!
منبع: +
