ToG2.0提升大模型推理能力

新提出的技术Think-on-Graph 2.0(ToG2.0)旨在通过结合知识图谱和文档信息，增强大型语言模型(LLMs)的推理能力。ToG2.0采用了一系列策略，包括命名实体识别、主题修剪、关系和实体修剪等，以指导模型进行更有针对性的探索。实验结果表明，ToG2.0在多个基准数据集上显著提升了LLMs的性能，尤其是在能力较弱的模型上表现更优。这项技术的潜力在于其能够应用于更为复杂的领域，如医疗咨询和法律分析。
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