論文の概要: A Comprehensive Survey on Integrating Large Language Models with Knowledge-Based Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13947v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 23:25:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-02 08:21:51.518363
• Title: A Comprehensive Survey on Integrating Large Language Models with Knowledge-Based Methods
• Title（参考訳）: 知識に基づく大規模言語モデルの統合に関する総合的研究
• Authors: Lilian Some, Wenli Yang, Michael Bain, Byeong Kang,
• Abstract要約: 本稿では、データコンテキスト化の改善、モデルの精度の向上、知識リソースの利用改善など、生成AIを知識ベースに統合するメリットを強調した。 この調査結果は、現在の研究状況の詳細な概要を提供し、重要なギャップを特定し、実行可能なレコメンデーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.686190098233778
• License:
• Abstract: The rapid development of artificial intelligence has brought about substantial advancements in the field. One promising direction is the integration of Large Language Models (LLMs) with structured knowledge-based systems. This approach aims to enhance AI capabilities by combining the generative language understanding of LLMs with the precise knowledge representation of structured systems. This survey explores the synergy between LLMs and knowledge bases, focusing on real-world applications and addressing associated technical, operational, and ethical challenges. Through a comprehensive literature review, the study identifies critical issues and evaluates existing solutions. The paper highlights the benefits of integrating generative AI with knowledge bases, including improved data contextualization, enhanced model accuracy, and better utilization of knowledge resources. The findings provide a detailed overview of the current state of research, identify key gaps, and offer actionable recommendations. These insights contribute to advancing AI technologies and support their practical deployment across various sectors.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な発展は、この分野に大きな進歩をもたらした。 有望な方向性の1つは、構造化知識ベースのシステムとLLM(Large Language Models)の統合である。 本手法は,LLMの生成言語理解と構造化システムの正確な知識表現を組み合わせることで,AI能力の向上を目的とする。 本調査では,LLMと知識基盤の相乗効果,実世界の応用,関連する技術的,運用的,倫理的課題への対処について検討する。 総合的な文献レビューを通じて、本研究は重要な問題を特定し、既存の解決策を評価する。 本稿では、データコンテキスト化の改善、モデルの精度の向上、知識リソースの利用改善など、生成AIを知識ベースに統合するメリットを強調した。 この調査結果は、現在の研究状況の詳細な概要を提供し、重要なギャップを特定し、実行可能なレコメンデーションを提供する。 これらの洞察は、AI技術の進歩に寄与し、さまざまな分野における実践的な展開をサポートする。

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