論文の概要: Mitigating Large Language Model Hallucinations via Autonomous Knowledge Graph-based Retrofitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13314v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 11:08:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 15:17:06.997097
• Title: Mitigating Large Language Model Hallucinations via Autonomous Knowledge Graph-based Retrofitting
• Title（参考訳）: 自律知識グラフによる大規模言語モデル幻覚の軽減
• Authors: Xinyan Guan, Yanjiang Liu, Hongyu Lin, Yaojie Lu, Ben He, Xianpei Han, Le Sun
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフに基づくリトロフィッティング(KGR)を提案する。 実験により,実QAベンチマークにおいて,KGRはLLMの性能を大幅に向上できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.7049140329611
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incorporating factual knowledge in knowledge graph is regarded as a promising approach for mitigating the hallucination of large language models (LLMs). Existing methods usually only use the user's input to query the knowledge graph, thus failing to address the factual hallucination generated by LLMs during its reasoning process. To address this problem, this paper proposes Knowledge Graph-based Retrofitting (KGR), a new framework that incorporates LLMs with KGs to mitigate factual hallucination during the reasoning process by retrofitting the initial draft responses of LLMs based on the factual knowledge stored in KGs. Specifically, KGR leverages LLMs to extract, select, validate, and retrofit factual statements within the model-generated responses, which enables an autonomous knowledge verifying and refining procedure without any additional manual efforts. Experiments show that KGR can significantly improve the performance of LLMs on factual QA benchmarks especially when involving complex reasoning processes, which demonstrates the necessity and effectiveness of KGR in mitigating hallucination and enhancing the reliability of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフに事実知識を組み込むことは,大規模言語モデル(LLM)の幻覚を緩和するための有望なアプローチと考えられる。 既存の手法は通常、ユーザーの入力のみを使用して知識グラフをクエリするので、LCMが推論プロセス中に生成した事実の幻覚に対処することができない。 この問題を解決するために,本論文では,KGsに格納された事実知識に基づいてLLMの初期ドラフト応答を再現することにより,KGsにLLMを組み込んだ新たなフレームワークであるKGRを提案する。 具体的には、KGR は LLM を利用して、モデル生成応答内の事実文を抽出し、選択し、検証し、修正する。 実験により,特に複雑な推論プロセスに関わる場合の実QAベンチマークにおいて,KGRは幻覚を緩和し,LLMの信頼性を高める上で,KGRの必要性と有効性を示す。

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