CNCC2024｜从科研到产业，产学研专家共议大模型前沿技术与落地实践

浙江大学计算机学院教授、博导，浙江省数智科技研究会副会长，中文开放知识图谱OpenKG牵头发起人陈华钧带来的分享是“浅谈大模型的知识增强与知识治理”。

陈华钧教授首先谈到了大型语言模型与知识图谱在知识表示与处理中的优势与挑战。通过喂入更大规模、更多模态的训练数据，可以让大模型获得更大范围、更加丰富的知识量。但一昧追求规模不仅训练代价难以承受，也逐步面临互联网语料逐步耗尽的约束上限。

陈华钧教授指出，另外一条路径则是通过提供更加规范化、更高质量的训练语料来提升模型能力。未来的大模型实践之路应该坚持“规模+表示”并重，在算力日益受限的现实条件下，甚至应该更多关注怎样拓展和挖掘“表示红利”。

除了知识增强，陈华钧教授还介绍了大模型的知识治理，即在参数化空间识别大模型中的幻觉知识、更新过时知识、去除有毒知识、编辑错误知识、保护版权和隐私知识等，为听众展示了通过知识图谱辅助大模型的幻觉检测，通过知识编辑去除有毒知识等大模型知识治理领域的最新进展。

陈华钧教授认为符号知识与大模型未来的融合发展趋势，为人工智能的发展提供新的思路和方向。这一融合有望在提高模型智能性与可靠性的同时，推动知识处理的创新与进步。