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The intention (for now) of this page is to define the Scope (Anwendungsbereich) for the DIN-SPEC-Project on "Wissensgraphen und Ontologien in großen Sprachmodellen"

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Note

Note: To participate in writing the DIN SPEC 91516 on DIN.ONE, you must be registered on our collaboration platform DIN.ONE. Under the following Link you can register for free here. You can find further helpful information to DIN.ONE here: Help and Documentation

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Wenn Du diesen Text siehst, bist Du zwar auf DIN.ONE angemeldet hast aber noch keinen Bearbeitungszugriff für die Inhalte.

Löscung: Mail an kuenstliche.intelligenz@din.de am  besten mit "Ich will auf dieser Seite mitwirken: https://din.one/x/UoEfD"





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titleMeetings

Next Meeting: 2024-07-12

Agenda

refine scope

what may or may not be part of the project

collating information to start application process, according to this form (German version shall be used for application, EN for reference only):

DIN SPEC Request (EN).docx
DIN SPEC Anfrage (DE).docx

Notes from 2024-07-05

Agenda

  1. Wrap-up
  2. Kennenlernrunde
  3. Kurze inhaltliche Diskussion des Bedarfs (gemeinsame Basis schaffen)
  4. Aufgaben zur SPEC-Projektinitiierung
    1. Arbeitstitel der DIN SPEC
    2. Scope (inkl. sinnvoller Erweiterungen zum Bedarf)
      1. Diese DIN SPEC legt … fest/beschreibt/befasst sich mit…


  1. Inhalt/Gliederung
    1. Begriffe/Definitionen à Begriffsmodell (Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap (UML)-basiertes Begriffsmodell, ISO 24156-1:2014, Graphic notations for concept modelling in terminology work and its relationship with UML — Part 1: Guidelines for using UML notation in terminology work)
    2. Bestehende Normen/Standards analysieren
    3. Umfeldanalyse und Abgrenzung
    4. Methoden
    5. Use-cases/Anwendungsfälle
    6. Sprachmodelle für Knowledge Graphs (Definition!?) und umgekehrt à nicht nur darauf beschränken,
    7. Unterscheidung von K Models und K Graphs
  2. Nächste Schritte/Termine


Links: https://www.poolparty.biz/semantic-retrieval-augmented-generation

From the roadmap paper, KG-enhanced LLMs:
1) KG-enhanced LLM pre-training
1.1.) Integrating KGs into training objective
1.2) Integrating KGs into LLM inputs
1.3) Integrating KGs by fusion modules
2) KG-enhanced LLM inference
2.1) Dynamic knowledge fusion
2.2) Retrieval-augmented knowledge fusion
3) KG-enhanced LLM interpretability
3.1) KGs for LLM probing
3.2) KGs for LLM analysis

...