知识图谱微调大模型推理

### 对用于知识图谱的大模型进行微调和推理的方法 对于大型语言模型（LLMs），当应用于特定领域如知识图谱时，通常需要针对该领域的特点进行调整以提高性能。以下是有关如何对用于知识图谱的大规模预训练模型进行微调以及执行推理的一些方法。 #### 微调策略 为了使大规模预训练的语言模型适应于处理知识图谱中的数据，在微调阶段可以采取以下几种方式： 1. **监督学习下的实体链接任务** 实体链接是指识别文本中提及的具体事物并将其映射到知识库中的相应条目上。这可以通过构建一个带有标注样本的数据集来实现，其中每个实例都包含一段文字及其对应的正确实体ID。通过这样的数据集来进行有监督的学习过程可以帮助模型更好地理解不同类型的实体[^2]。 2. **基于对比学习的关系预测** 关系预测旨在推断两个给定实体之间是否存在某种已知关系或者未知的新关系。一种有效的方式是在无标签或弱标签的情况下利用自监督信号——即让模型尝试区分正负样例之间的差异。具体来说，可以从现有KG中随机抽取三元组(h, r, t)，并将它们与其他不成立的组合一起输入网络；目标是最小化真实关联得分的同时最大化虚假关联得分。这种方法有助于增强模型捕捉复杂语义模式的能力[^4]。 3. **多跳逻辑查询解析** 许多实际应用场景下不仅限于简单的单步判断，而是涉及到更复杂的多步骤推理链条。为此设计专门的任务形式，比如提供一系列前提条件供算法分析得出结论。此类练习能促使神经架构学会模拟人类思考路径从而做出更加精准合理的决策[^1]。 #### 推理机制 完成上述定制化的再训练之后，便可以在新环境中部署经过优化后的版本开展正式工作了。下面列举了一些常用的推理技术： - **嵌入空间内的相似度计算** 利用预先定义好的距离函数衡量候选对象间的接近程度，以此决定最有可能的答案选项。例如余弦相似度常被用来评估向量间角度大小进而反映其线性相关性的强弱。 - **贝叶斯信念更新框架** 结合先验概率分布与观测证据动态调整后验估计值的过程称为贝叶斯推理。它允许系统根据不断积累的信息逐步修正初始假设直至收敛至最优解附近。 - **链路预测扩展法** 基于已有边连接情况推测缺失部分可能存在的位置。此操作可通过统计规律总结经验法则指导后续探索活动的方向选择。 ```python import torch from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer def load_model_and_tokenizer(model_name_or_path): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path) return model, tokenizer model, tokenizer = load_model_and_tokenizer('bert-base-cased') text_a = 'Alice works at' text_b = 'Google' inputs = tokenizer(text_a, text_b, return_tensors='pt') outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits.detach().numpy() predicted_class_id = logits.argmax(axis=-1).item() print(f'Predicted class ID: {predicted_class_id}') ```