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大模型的知识增强与技术探究

目录

文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2大模型发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3知识增强的核心价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4本文研究目标与结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

大模型的认知能力基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1大模型架构演变．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2参数规模与能力关联．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3预训练策略分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.4基础能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

知识表示与融合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1知识的多样性与形式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.2结构化知识嵌入方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.3半结构化与非结构化知识处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.4知识库构建与管理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.5多模态知识融合路径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

知识增强的关键技术路径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.1基于检索的增强方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2知识蒸馏与传递．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.3参数内知识的注入与利用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.4外部知识查询与推理机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.5知识一致性维护策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

知识增强技术的评估体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.1评估指标选取与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.2绝对性能评测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.3相对效果对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.4可解释性与鲁棒性检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

典型应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

6.1智能问答系统优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

6.2专业领域信息检索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

6.3内容创作与编辑辅助．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

6.4跨语言知识服务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

6.5人机交互体验提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

面临的挑战与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

7.1知识更新与时效性问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

7.2知识偏见与公平性挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

7.3计算资源与效率瓶颈．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

7.4知识增强模型的泛化能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

7.5未来研究方向与技术趋势．．．．．