使用合成数据微调LLM以改善本体匹配

这项研究探索了一种实用的方法来提高大型语言模型 (LLM) 在本体匹配方面的性能，本体匹配是知识表示和集成的一项关键任务。 使用合成数据进行微调代表了一种创新尝试，以解决该领域经常遇到的数据稀缺问题。

• •核心思想是专门针对本体匹配对LLM进行微调。
• •该方法利用合成数据来克服数据限制。
• •这可能导致更准确和可靠的知识集成系统。