知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它将实体、属性和关系组织成图形结构。在构建知识图谱时，可以利用大型模型（如Transformers）来增强智能数据融合的能力。
首先，利用大型模型可以对文本数据进行深度学习，从而更好地理解文本中的语义信息。例如，在构建知识图谱时，可以使用预训练的大型模型来提取文本中的关键信息，并将其与实体和属性相关联。这样，我们可以将文本数据转化为结构化的知识表示，为后续的数据融合提供更好的基础。
其次，利用大型模型可以处理大量的异构数据，从而提高数据融合的准确性。在构建知识图谱时，可能会涉及到来自不同来源的多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据可能存在格式不一致、质量参差不齐等问题，而利用大型模型可以有效处理这些数据，提高数据融合的质量。
此外，利用大型模型还可以实现多模态数据的融合。在构建知识图谱时，可能会涉及到多种类型的数据，如文本、图像、音频等。通过利用大型模型，可以实现这些不同类型数据的融合，从而为知识图谱提供更多的信息。
总之，利用大型模型可以增强智能数据融合的能力，为构建知识图谱提供更好的支持。在未来，随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，利用大型模型来构建知识图谱将成为一种趋势。
