摘要：AIGC和多模態(tài)知識圖譜（MMKG）中的知識獲取又是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？他們之間有什么關(guān)聯(lián)呢？
本文分享自華為云社區(qū)《GPT-4發(fā)布，AIGC時代的多模態(tài)還能走多遠(yuǎn)？系列之四 AIGC for MMKG》，作者：碼上開花_Lancer。
與傳統(tǒng)知識圖譜不同，MMKG以多模態(tài)數(shù)據(jù)作為源頭，從多方面描述實(shí)體和關(guān)系，構(gòu)建出一個可以跨越多模態(tài)的知識體系。在MMKG中，多模態(tài)數(shù)據(jù)不僅僅作為文字符號實(shí)體的關(guān)聯(lián)屬性存在，還可以作為圖譜中的實(shí)體存在，可與現(xiàn)有實(shí)體發(fā)生廣泛關(guān)聯(lián)。 MMKG的優(yōu)勢在于它能夠消除多模態(tài)數(shù)據(jù)的異構(gòu)性，將它們有機(jī)地結(jié)合在一起，使得系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對多模態(tài)數(shù)據(jù)的更加全面和深入的理解。AIGC(生成式AI)可以利用多模態(tài)知識圖譜中的信息來生成新的內(nèi)容。例如AIGC（生成式AI）可以根據(jù)MMKG的文本和圖像信息，生成描述某個實(shí)體或者概念的新文本、圖像或視頻。這種結(jié)合可以提高生成內(nèi)容的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，所以多模態(tài)知識圖譜提供了豐富的上下文信息，有助于生成式AI更好的理解和描述目標(biāo)內(nèi)容。那么，AIGC和多模態(tài)知識圖譜（MMKG）中的知識獲取又是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？他們之間有什么關(guān)聯(lián)呢？
(相關(guān)資料圖)
01 大模型知識抽?。豪肞rompt機(jī)制來獲得多模態(tài)大模型中富含的知識
大型預(yù)訓(xùn)練模型的興起，知識知識獲取已經(jīng)成為當(dāng)前自然語言處理領(lǐng)域的熱門話題。利用大模型的知識抽取方法可以幫助我們更好地探索和利用多模態(tài)大模型中豐富的知識資源。 在知識抽取的過程中，Prompt機(jī)制被廣泛應(yīng)用。它通過給模型提供一些輸入提示，來引導(dǎo)模型生成對應(yīng)的輸出序列。這種方法不僅可以在文本方面得到很好的應(yīng)用，也可以在多模態(tài)知識獲取方面產(chǎn)生卓越的效果。例如，在圖像描述生成領(lǐng)域，我們可以將關(guān)鍵詞或者句子作為prompt輸入，用以指導(dǎo)模型生成適當(dāng)?shù)膱D像描述。
與此類似的，利用Prompt機(jī)制可以讓模型以更優(yōu)秀的方式使用多模態(tài)知識。通過針對特定場景和任務(wù)設(shè)計的Prompt，模型能夠更精準(zhǔn)地理解和應(yīng)用多模態(tài)知識，從而提高知識的知識獲取效率。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于它可以幫助模型理解多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，并引導(dǎo)模型實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)知識表示和推理。 利用Prompt機(jī)制進(jìn)行多模態(tài)抽取是一種非常有效的方法，可以顯著提高多模態(tài)大模型的知識利用效率。同時，這種方法還可以幫助我們更好地理解和應(yīng)用不同類型的知識，從而推動自然語言處理技術(shù)的發(fā)展。未來，我們可以進(jìn)一步優(yōu)化Prompt機(jī)制的設(shè)計，以適應(yīng)更多樣化的知識抽取需求，實(shí)現(xiàn)更高效、準(zhǔn)確和全面的多模態(tài)知識獲取。
（以上圖片來自網(wǎng)絡(luò)）
02 AIGC為知識獲取降本增效：零樣本、少樣本、開放知識獲取
隨著自然語言處理技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，知識獲取的效率和成本問題逐漸受到人們的關(guān)注。在這個背景下，AIGC作為知識獲取方面的重要研究方向，受到了越來越多的關(guān)注和重視。 在實(shí)際應(yīng)用中，難免會遇到數(shù)據(jù)量不足的情況，這時候零樣本或者少樣本學(xué)習(xí)就顯得尤為重要。通過使用大模型進(jìn)行輔助，可以有效提升模型對于零樣本或少樣本的學(xué)習(xí)能力，從而降低對于數(shù)據(jù)量的依賴性，大幅提升知識抽取的效率。同時，在多模態(tài)知識的獲取過程中，大模型也表現(xiàn)出了非常出色的表現(xiàn)。它可以將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)推理，從而幫助我們更好地獲取跨模態(tài)知識，提高知識抽取的全局性和準(zhǔn)確性。 此外，開放知識獲取也是目前研究的熱點(diǎn)之一。傳統(tǒng)的知識獲取方法需要大量的人工參與，成本高昂且效率低下。而通過利用大模型進(jìn)行知識獲取，則可以極大地減少人工成本，提高知識獲取的效率和準(zhǔn)確度。這使得開放知識獲取變得更加容易，為知識抽取的自動化、高效化奠定了基礎(chǔ) 。
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03 AIGC為知識獲取降本增效：顯著增強(qiáng)垂域多模態(tài)知識獲取能力
如何更加高效地獲取和利用知識已經(jīng)成為了自然語言處理領(lǐng)域中的一個非常重要的問題，在這個過程中，AIGC(增強(qiáng)智能領(lǐng)域)技術(shù)正發(fā)揮著重要的作用，通過降低知識獲取的成本、提高獲取效率等方面的優(yōu)化，使得多模態(tài)知識獲取能力顯著增強(qiáng)。
其中，GPT-4和ChatPDF等大型預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)表現(xiàn)出了非常強(qiáng)大的領(lǐng)域知識抽取能力，特別是在基于多模態(tài)文檔抽取方面有著出色的表現(xiàn)。這些模型能夠通過深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，從海量的文本和圖像中快速篩選和抽取有用的信息，并進(jìn)行分類、歸納等操作，為用戶提供精準(zhǔn)、有效的知識支持。
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04 AIGC助圖譜設(shè)計一臂之力：輔助Schema半自動化設(shè)計
大模型在部分領(lǐng)域上擁有領(lǐng)域常識知識，可以輔助完成Schema的半自動化設(shè)計，AIGC為知識推理保駕護(hù)航：輔助知識圖譜（KG）表示學(xué)習(xí)與知識圖譜（KG）補(bǔ)全，AIGC為知識融合掃清障礙：輔助Scheme融合與實(shí)體對齊。
（以上圖文來自網(wǎng)絡(luò)）
05利用大模型的泛化能力和海量知識，可以輔助完成多模態(tài)知識圖譜融合
在知識推理方面，AIGC技術(shù)可以輔助KG表示學(xué)習(xí)和KG補(bǔ)全?；诖竽Ｐ偷膹?qiáng)大自然語言處理能力和海量知識的支持，AIGC技術(shù)可以從各個文檔、圖像和視頻中快速抽取有用信息，并自動填充到知識圖譜中，從而提高知識圖譜的完備性和準(zhǔn)確性，并支持更加深層次的知識推理。
（以上圖文引用來自http://arxiv.org/abs/2206.14268和http://arxiv.org/abs/2212.05767）
其次，在知識融合方面，AIGC技術(shù)也可以幫助我們進(jìn)行Scheme融合和實(shí)體對齊。通過大模型的泛化能力和領(lǐng)域常識知識，AIGC技術(shù)可以自動進(jìn)行Schema匹配和實(shí)體對齊，并解決知識圖譜中的冗余、不一致等問題，從而實(shí)現(xiàn)知識融合的自動化和高效化。
最后，利用大模型的泛化能力和海量知識，我們還可以輔助完成多模態(tài)知識圖譜的融合。在這一過程中，AIGC技術(shù)可以利用多種數(shù)據(jù)源和多種表達(dá)形式，如文本、圖像和聲音等，來構(gòu)建更加全面和豐富的多模態(tài)知識圖譜，并支持多模態(tài)知識的推理和應(yīng)用。 除了上述提到的應(yīng)用場景，AIGC技術(shù)還可以在其他領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用。例如，在醫(yī)療、金融和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，AIGC技術(shù)可以幫助企業(yè)和機(jī)構(gòu)更好地了解和管理自己的業(yè)務(wù)和流程，從而提高生產(chǎn)效率和服務(wù)質(zhì)量。 在醫(yī)療領(lǐng)域，AIGC技術(shù)可以協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行病例診斷和治療方案設(shè)計。通過分析大量的臨床數(shù)據(jù)和病例信息，AIGC技術(shù)可以自動生成病例分類、藥品推薦、治療方案等智能化輸出，從而幫助醫(yī)生更加準(zhǔn)確地診斷疾病和制定治療計劃，并提高治療效果。 在金融領(lǐng)域，AIGC技術(shù)可以輔助企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險評估和投資決策。通過分析市場數(shù)據(jù)、企業(yè)財報和行業(yè)趨勢等信息，AIGC技術(shù)可以提供智能化的投資建議和風(fēng)險預(yù)警，從而幫助企業(yè)和投資者做出更加準(zhǔn)確的投資決策，并降低投資風(fēng)險。 在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，AIGC技術(shù)可以幫助企業(yè)更好地管理和監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)和數(shù)據(jù)流。通過連接各種傳感器和智能設(shè)備，AIGC技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、處理和分析，并通過自動化控制和預(yù)測性維護(hù)等手段，提高設(shè)備利用率和效率，降低生產(chǎn)成本和機(jī)器故障率。
總之，AIGC技術(shù)的應(yīng)用使得知識推理和融合變得更加高效、精準(zhǔn)和自動化，從而大大提高了多模態(tài)知識圖譜（MMKG）的實(shí)用性和應(yīng)用價值。通過生成式AI技術(shù)，也可以自動化地從大量的數(shù)據(jù)中提取和整合多模態(tài)知識圖譜（MMKG）信息，形成結(jié)構(gòu)化的知識表示，提高多模態(tài)知識圖譜（MMKG）的構(gòu)建效率，豐富多模態(tài)知識圖譜（MMKG）的內(nèi)容，進(jìn)一步推動知識表示和處理領(lǐng)域的發(fā)展。未來，我們可以進(jìn)一步探索多模態(tài)知識圖譜（MMKG）和拓展AIGC技術(shù)的應(yīng)用場景，開發(fā)更加豐富和智能的知識服務(wù)和應(yīng)用，為人類知識創(chuàng)造和創(chuàng)新提供更加強(qiáng)有力的支持。
參考：
部分內(nèi)容參考來自復(fù)旦大學(xué)教授李直旭《AIGC時代的多模態(tài)知識工程思考與展望》
論文：《Google’s PaLM-E is a generalist robot brain that takes commands》
《X. Zhu, Z. Li et. al. Multi-Modal Knowledge Graph Construction and Application: A Survey, Accepted by TKDE in Dec. 2022
http://arxiv.org/abs/2206.14268和http://arxiv.org/abs/2212.05767
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