論文の概要: Can Knowledge Graphs Reduce Hallucinations in LLMs? : A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07914v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 05:21:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 15:30:59.067692
• Title: Can Knowledge Graphs Reduce Hallucinations in LLMs? : A Survey
• Title（参考訳）: 知識グラフはLLMの幻覚を抑制するか? アンケート調査
• Authors: Garima Agrawal, Tharindu Kumarage, Zeyad Alghami, Huan Liu
• Abstract要約: 我々は,LLMにおける知識グラフに基づく知識向上手法のレビューを行い,幻覚の緩和効果に着目した。 我々は,これらの手法を3つの集団に分類し,方法論的比較と経験的評価の両方を提供する。 最後に,これらの技術にかかわる課題について考察し,今後の研究の道筋について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.532247948562489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The contemporary LLMs are prone to producing hallucinations, stemming mainly from the knowledge gaps within the models. To address this critical limitation, researchers employ diverse strategies to augment the LLMs by incorporating external knowledge, aiming to reduce hallucinations and enhance reasoning accuracy. Among these strategies, leveraging knowledge graphs as a source of external information has demonstrated promising results. In this survey, we conduct a comprehensive review of these knowledge-graph-based knowledge augmentation techniques in LLMs, focusing on their efficacy in mitigating hallucinations. We systematically categorize these methods into three overarching groups, offering both methodological comparisons and empirical evaluations of their performance. Lastly, the paper explores the challenges associated with these techniques and outlines potential avenues for future research in this emerging field.
• Abstract（参考訳）: 現代のLSMは幻覚を引き起こす傾向があり、主にモデル内の知識ギャップから生じる。 この限界に対処するため、研究者は外部の知識を取り入れ、幻覚を減少させ推論精度を向上させることで、llmを強化するために多様な戦略を採用している。 これらの戦略のうち、外部情報ソースとしての知識グラフの利用は、有望な結果を示している。 本研究では,これらの知識グラフに基づく知識強化手法をllmsで包括的に検討し,幻覚の緩和効果に着目した。 我々は,これらの手法を3つの集団に分類し,方法論的比較と経験的評価の両方を提供する。 最後に,これらの技術にかかわる課題について考察し,今後の研究の道筋について概説する。

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