ChatGPT的胜利，终止知识图谱的消亡？

科学知识绘不止解或者相同的科学知识库、科学知识发动机，只能为大数学模型透过确切的科学知识，它可以被用来指示、相关联、过滤和控制转换成式人脑，增薄弱数学模型积极响应的人工智能和耐用性，使其格外简便最重要目标。

当大数学模型真亦然落地到化学工业运用时，也需有科学知识绘不止解对专业应用科学知识的支撑，至少短期来看是颇为需的。

因此，我们也可以说，科学知识绘不止解的协作从前有各种各样的协作方式，过去又多了一种协作方式——用大数学模型去辅助整个科学知识绘不止解协作，通过大量字典和大原始数据的自学，通过Prompt去顺利未完成科学知识的激发。

同时科学知识绘不止解反过来也只能去促进大数学模型Prompt二期工程内都的相关工作，融入到大数学模型的受训中所，使得转换成格外可视，格外确切。同时，科学知识绘不止解也可以透过很多额外的语义讯息，希望大数学模型的科学知识解谜做得格外好。

所以从单纯上看，大口语数学模型显现不止后，并不是将科学知识绘不止解消灭了，而是可以把握科学知识绘不止解和大数学模型这两种技术合作开发的劣势：在需可视科学知识或可视逻辑的时候，科学知识绘不止解会把握格外大作用；在需格外少数人的交互目标解读和转换成时，大数学模型把握格外好的作用。

转化这两种法则的劣势，可以造成格外薄弱和有效的自然口语检视系统。

那么，科学知识绘不止解如何与大口语数学模型相转化呢？

有意思的是，ChatGPT假定了将科学知识绘不止解集成到大口语数学模型中所的几种法则：

1）运用于科学知识绘不止解原始数据顺利未完成先于受训

将科学知识绘不止解中所的科学知识注入到大口语数学模型的先于受训阶段，可以希望大数学模型自学本体与其属性之间的父子关系。可以通过将科学知识绘不止解三元组（主语、谓语、宾语）反转为自然口语句子并将它们加到到受训字典库中所来未完成。

2）运用于基于绘不止的前提顺利未完成这两项

在先于受训之后，运用于基于绘不止的前提对特定目标的数学模型顺利未完成这两项，可以希望大数学模型自学运用于绘不止中所编码的科学知识顺利未完成解谜和解谜。这似乎涉及将自然口语查找反转为基于绘不止形的查找，以及合作开发将基于绘不止形的解谜与基于文档的解谜相转化的法则。

例如，可以对数学模型顺利未完成这两项，以先于见绘不止形中所其会的本体或父子关系，这可以大幅提高其对最上层构造的解读。

3）改进本体链接和去除歧义

强化数学模型识别文档中所的本体并将其链接到科学知识绘不止解中所也就是说键值的潜能。这可以通过在受训或这两项其间转化高级本体链接和去除歧义技术合作开发来付诸。

4）集成绘不止缓冲

绘不止缓冲是一种运用于将绘不止中所的键值、边或整个子绘不止反转为连续等价或低维声称的技术合作开发，机器自学演算法可以格外轻松地检视这些等价或低维声称。

绘不止缓冲在科学知识二期工程的亦然则表达式中所相当多可靠，因为它可以希望将科学知识绘不止解中所的形式化讯息反转为可以格外容易地与机器自学演算法（相比较是原始数据分析方法）集成的JPEG。

运用于绘不止原始数据分析方法或其他绘不止声称自学法则自学，并可运用于丰沛数学模型对本体及其父子关系的解读。

5）解谜时查找科学知识绘不止解

当数学模型碰上需准确、形式化科学知识的难题或目标时，可以查找科学知识绘不止解换取相关讯息。这可以通过将自然口语查找反转为基于绘不止形的查找（例如，运用于SPARQL），然后运用于检索到的讯息来回答难题或指派目标来未完成。

6）科学知识绘不止解引导转换成

将大口语数学模型的转换成潜能与科学知识绘不止解中所的形式化讯息相转化，可以转换成格外确切、格外相关的文档。例如，在转换成本高体的摘录或描述时，数学模型可以对科学知识绘不止解中所的讯息顺利未完成服务器端排列，以确保事实的亦然确性。

7）混合数学模型

合作开发包含基于绘不止和基于原始数据分析方法的组件的混合数学模型，可以借助于于这两种法则的劣势。例如，绘不止原始数据分析方法（GNN）可运用于自学绘不止构造原始数据的潜在声称，然后可以将其与大口语数学模型集成以指派自然口语检视目标。

8）鼓励可解读性和可解读性

合作开发允许大口语数学模型基于科学知识绘不止解为其解谜和先于见转换成解读的法则。这可以希望普通用户认识到数学模型如何借助于于科学知识绘不止解中所的形式化讯息，并有效地调试和优化数学模型。

技术合作开发的浪潮总是汹涌而至，在新的技术合作开发革新降临在即，我们格外应该客观看做新旧技术合作开发的优劣，而不是偏执地去牵手新技术合作开发，抛弃现有成熟技术合作开发。

对于科学知识绘不止解来说，大数学模型的显现不止并不是一个冲击，恰恰是给了科学知识绘不止解一个新的生长空间。当我们将大数学模型与自身劣势的从业者运用去剖面转化，构成原始数据和演算法的过后迭代，必将见到格外好的结果过后涌现。

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