新专著上线 | 《大模型知识增强：概念、方法与技术》（浙江大学）

主要观点总结

本文介绍了大模型在应用场景中的'幻觉'问题，以及知识增强（Knowledge Augmentation）在大模型中的应用。文章详细阐述了浙江大学知识引擎实验室团队撰写的这本书，该书探讨了如何通过知识图谱等符号化知识引入大模型训练与推理过程，以提升大模型的理解与推理能力。该书聚焦'神经+符号'融合范式，并探讨了知识增强预训练、幻觉抑制、知识编辑等技术。

关键观点总结

关键观点1: 书籍背景与主题

该书旨在提升大模型问答和推理的准确性与可靠性，系统梳理了将知识图谱等符号化知识引入大模型训练与推理过程的多种不同技术路径。

关键观点2: 核心内容与技术

书籍聚焦'神经符号融合'，涉及知识增强预训练、幻觉抑制、知识编辑等核心技术，旨在解决大模型的'幻觉'问题。

关键观点3: 书籍特色

该书填补了大模型与知识图谱结合的专著空白，结合产学研，提供了企业案例和开源工具，从理论到代码实现了落地闭环。

关键观点4: 推荐与序

该书由中国科学院陆汝钤院士作推荐序，顶尖学者如清华大学孙茂松教授、北京大学金芝教授等联袂推荐，强调了知识图谱的符号化知识对大模型的重要性。