論文の概要: Systematic Assessment of Factual Knowledge in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11638v2
• Date: Fri, 20 Oct 2023 05:33:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 11:25:16.212906
• Title: Systematic Assessment of Factual Knowledge in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるファクチュアル知識の体系的評価
• Authors: Linhao Luo, Thuy-Trang Vu, Dinh Phung, Gholamreza Haffari
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフ(KG)を活用して,大規模言語モデル(LLM)の事実知識を評価する枠組みを提案する。 本フレームワークは,所定のKGに格納された事実から質問の集合と期待された回答を自動的に生成し,これらの質問に答える際のLCMの精度を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.75961313441549
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous studies have relied on existing question-answering benchmarks to evaluate the knowledge stored in large language models (LLMs). However, this approach has limitations regarding factual knowledge coverage, as it mostly focuses on generic domains which may overlap with the pretraining data. This paper proposes a framework to systematically assess the factual knowledge of LLMs by leveraging knowledge graphs (KGs). Our framework automatically generates a set of questions and expected answers from the facts stored in a given KG, and then evaluates the accuracy of LLMs in answering these questions. We systematically evaluate the state-of-the-art LLMs with KGs in generic and specific domains. The experiment shows that ChatGPT is consistently the top performer across all domains. We also find that LLMs performance depends on the instruction finetuning, domain and question complexity and is prone to adversarial context.
• Abstract（参考訳）: 従来の研究では,大規模言語モデル(LLM)に格納された知識を評価するために,既存の質問応答ベンチマークに頼っていた。 しかし、このアプローチは、主に事前学習データと重複するジェネリックドメインに焦点を当てているため、事実的知識カバレッジに関する制限がある。 本稿では,知識グラフ(KG)を利用して,LLMの事実知識を体系的に評価する枠組みを提案する。 本フレームワークは,所定のKGに格納された事実から,質問の集合と期待された回答を自動的に生成し,これらの質問に対するLLMの精度を評価する。 汎用ドメインと特定ドメインのKGを用いて,最先端のLCMを体系的に評価した。 この実験は、ChatGPTがすべてのドメインで一貫してトップパフォーマーであることを示している。 また, LLMの性能は命令の微調整, ドメイン, 質問の複雑さに左右され, 相手のコンテキストに左右される傾向がある。

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