Trends in Integration of Knowledge and Large Language Models
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本文属于LLM系列文章，专门针对《Trends in Integration of Knowledge and Large Language Models: A Survey and Taxonomy of Methods, Benchmarks, and Applications》的翻译版本。
知识与大型语言模型集成的趋势：方法、基准和应用的调查和分类
- 摘要
- 1 引言
- 2 知识编辑
- 3 检索增强
- 4 前言应用
- 5 未来方向
- 6 结论
摘要
大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域展现出卓越的能力，然而，它们在处理过时数据和领域限制方面仍存在明显缺陷。针对这些挑战，研究者们采取了两大主要策略，即知识编辑和检索增强，通过整合多来源的信息来提升LLM的效果。尽管如此，目前仍存在系统性研究的不足。本研究旨在综述知识和大型语言模型集成的趋势，涵盖分类方法、评估基准和实际应用。我们深入分析了现有方法，并对未来研究方向进行了展望。通过这项系统性研究，我们希望为研究社区提供一个快速入门的指南和全面的概述，从而激发未来的研究探索。
1 引言
2 知识编辑
3 检索增强
4 前言应用
5 未来方向
6 结论
本文探讨了知识与大型语言模型的集成，并对其主要研究方向进行了全面分析，包括知识编辑和检索增强技术。此外，我们回顾了现有的基准测试和前沿应用，并对未来有潜力的研究方向进行了展望。通过这项调查，我们希望读者能够全面掌握当前领域的最新进展，并受到启发，推动更多相关研究的开展。
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