尽管多模态大语言模型（MLLM）在简单任务上最近取得了显著进展，但在复杂推理任务中表现仍然不佳。费曼的格言可能是这种现象的完美隐喻：只有掌握推理过程的每一步，才能真正解决问题。然而，当前的 MLLM 更擅长直接生成简短的最终答案，缺乏中间推理能力。本篇文章旨在开发一种通过学习创造推理过程中每个中间步骤直至最终答案的 MLLM，以实现问题的深入理解与解决。

二、构建知识关联的基本步骤 从源数据中提取相关知识后，我们将其映射为图数据库中的节点与边。具体步骤包括： 数据获取：从结构化数据（如数据库表）和非结构化数据（如文档）中提取实体与关系。 知识抽取：利用NLP技术从海量数据中提取有价值的信息。

图数据库的剪枝通过删除不必要的信息并加以改进，可以使LLM更快、更高效，同时节省电力和资源。 大型语言模型（LLM）通过从庞大的数据集中学习复杂的语言模式，极大地推进了自然语言处理（NLP）的发展。然而，当这些模型与结构化知识图谱（用于表示实体 ...