論文の概要: Think-on-Graph: Deep and Responsible Reasoning of Large Language Model
on Knowledge Graph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07697v3
- Date: Sat, 30 Sep 2023 05:00:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-03 13:43:23.980418
- Title: Think-on-Graph: Deep and Responsible Reasoning of Large Language Model
on Knowledge Graph
- Title（参考訳）: think-on-graph:知識グラフによる大規模言語モデルの深く責任ある推論
- Authors: Jiashuo Sun, Chengjin Xu, Lumingyuan Tang, Saizhuo Wang, Chen Lin,
Yeyun Gong, Lionel M. Ni, Heung-Yeung Shum, Jian Guo
- Abstract要約: Think-on-Graph (ToG)は、大規模言語モデル(LLM)における外部知識グラフ(KG)に対する新しいアプローチである。
ToGはKG上でビームサーチを繰り返し実行し、最も有望な推論経路を発見し、最も可能性の高い推論結果を返す。
ToGは、以前のSOTAが追加トレーニングに依存する9つのデータセットのうち6つで、全体的なSOTAを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.55469220140842
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although large language models (LLMs) have achieved significant success in
various tasks, they often struggle with hallucination problems, especially in
scenarios requiring deep and responsible reasoning. These issues could be
partially addressed by introducing external knowledge graphs (KG) in LLM
reasoning. In this paper, we propose a new LLM-KG integrating paradigm
``$\hbox{LLM}\otimes\hbox{KG}$'' which treats the LLM as an agent to
interactively explore related entities and relations on KGs and perform
reasoning based on the retrieved knowledge. We further implement this paradigm
by introducing a new approach called Think-on-Graph (ToG), in which the LLM
agent iteratively executes beam search on KG, discovers the most promising
reasoning paths, and returns the most likely reasoning results. We use a number
of well-designed experiments to examine and illustrate the following advantages
of ToG: 1) compared with LLMs, ToG has better deep reasoning power; 2) ToG has
the ability of knowledge traceability and knowledge correctability by
leveraging LLMs reasoning and expert feedback; 3) ToG provides a flexible
plug-and-play framework for different LLMs, KGs and prompting strategies
without any additional training cost; 4) the performance of ToG with small LLM
models could exceed large LLM such as GPT-4 in certain scenarios and this
reduces the cost of LLM deployment and application. As a training-free method
with lower computational cost and better generality, ToG achieves overall SOTA
in 6 out of 9 datasets where most previous SOTAs rely on additional training.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は様々なタスクで大きな成功を収めているが、幻覚の問題、特に深く責任ある推論を必要とするシナリオにしばしば苦労している。
これらの問題は、LLM推論に外部知識グラフ(KG)を導入することで部分的に解決できる。
本稿では, llmをエージェントとして扱い, kgs上の関連エンティティや関係を対話的に探索し, 得られた知識に基づいて推論を行う, llm-kg統合パラダイムである`$\hbox{llm}\otimes\hbox{kg}$''を提案する。
我々は、このパラダイムを、LLMエージェントがKG上でビームサーチを反復的に実行し、最も有望な推論経路を発見し、最も可能性の高い推論結果を返す、Think-on-Graph(ToG)と呼ばれる新しいアプローチを導入することで、さらに実装する。
私たちは、ToGの次の利点を検証し、説明するために、よく設計された多くの実験を使用します。
1) LLMと比較して、ToGはより深い推論能力を有する。
2)togは,llms推論と専門家のフィードバックを活用し,知識のトレーサビリティと知識の正確性を有する。
3)ToGは、異なるLLM、KG、および追加のトレーニングコストなしで戦略を推進するための柔軟なプラグアンドプレイフレームワークを提供する。
4) 小型LLMモデルによるToGの性能は, 特定のシナリオにおいて GPT-4 などの大型 LLM を超える可能性があり, これにより, LLM の展開・適用コストを低減できる。
ToGは、計算コストが低く、より汎用性の高いトレーニングフリーの方法として、以前のSOTAが追加のトレーニングに依存する9つのデータセットのうち6つで、全体的なSOTAを達成する。
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