Knowledge graph facts

论文探讨大型语言模型的数据引用挑战

一篇新发表在arXiv上的论文探讨了大型语言模型（LLMs）数据引用的复杂挑战。作者认为，LLMs介导信息访问的能力，除了简单的验证之外，还需要引用来归功和追溯来源。他们提出了三个研究方向：将影响估计转化为训练数据的引用，在推理过程中识别正确粒度的数据集和查询结果，以及定义知识图谱事实的引用以确保功劳传播。解决这些问题需要数据库、信息检索、知识表示和人工智能领域的合作。