論文の概要: Augmented Large Language Models with Parametric Knowledge Guiding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04757v2
• Date: Thu, 18 May 2023 08:14:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 19:16:06.725857
• Title: Augmented Large Language Models with Parametric Knowledge Guiding
• Title（参考訳）: パラメトリック知識誘導による拡張型大規模言語モデル
• Authors: Ziyang Luo, Can Xu, Pu Zhao, Xiubo Geng, Chongyang Tao, Jing Ma, Qingwei Lin, Daxin Jiang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成能力に優れた自然言語処理(NLP)を備えています。 それらのパフォーマンスは、関連するデータへの限られた露出のために専門的な知識を必要とするドメイン固有のタスクに最適であるかもしれない。 本稿では,LLMに関連知識にアクセスするための知識誘導モジュールを組み込んだ新しいPKGフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.71468058502228
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have significantly advanced natural language processing (NLP) with their impressive language understanding and generation capabilities. However, their performance may be suboptimal for domain-specific tasks that require specialized knowledge due to limited exposure to the related data. Additionally, the lack of transparency of most state-of-the-art (SOTA) LLMs, which can only be accessed via APIs, impedes further fine-tuning with domain custom data. Moreover, providing private data to the LLMs' owner leads to data privacy problems. To address these challenges, we propose the novel Parametric Knowledge Guiding (PKG) framework, which equips LLMs with a knowledge-guiding module to access relevant knowledge without altering the LLMs' parameters. Our PKG is based on open-source "white-box" language models, allowing offline memory of any knowledge that LLMs require. We demonstrate that our PKG framework can enhance the performance of "black-box" LLMs on a range of domain knowledge-intensive tasks that require factual (+7.9%), tabular (+11.9%), medical (+3.0%), and multimodal (+8.1%) knowledge.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成能力に優れた自然言語処理(NLP)を備えている。 しかし、それらの性能は、関連するデータへの限られた露出のために専門知識を必要とするドメイン固有のタスクに最適であるかもしれない。 さらに、API経由でのみアクセス可能なほとんどのSOTA (State-of-the-art) LLMの透明性の欠如は、ドメインカスタムデータによるさらなる微調整を妨げる。 さらに、LLMの所有者にプライベートデータを提供することで、データのプライバシの問題が発生する。 これらの課題に対処するために,LLMのパラメータを変更することなく,関連する知識にアクセスするための知識誘導モジュールを備えた新しいパラメトリック知識誘導(PKG)フレームワークを提案する。 私たちのpkgはオープンソースの"ホワイトボックス"言語モデルに基づいており、llmsが必要とする知識のオフラインメモリを可能にしています。 我々は、pkgフレームワークが、事実(+7.9%)、表(+11.9%)、医療(+3.0%)、マルチモーダル(+8.1%)の知識を必要とする、ドメイン知識集約型タスクにおける「ブラックボックス」llmの性能を向上させることを実証する。

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