論文の概要: keqing: knowledge-based question answering is a nature chain-of-thought
mentor of LLM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00426v1
- Date: Sun, 31 Dec 2023 08:39:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 17:33:23.815230
- Title: keqing: knowledge-based question answering is a nature chain-of-thought
mentor of LLM
- Title（参考訳）: keqing:ナレッジベースの質問応答はLLMの自然連鎖型メンターである
- Authors: Chaojie Wang, Yishi Xu, Zhong Peng, Chenxi Zhang, Bo Chen, Xinrun
Wang, Lei Feng, Bo An
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理(NLP)タスク、特に質問応答において顕著な性能を示した。
本稿では,知識グラフ上の質問関連構造化情報を取得するために,ChatGPTなどのLLMを支援する新しいフレームワークを提案する。
KBQAデータセットの実験結果から,Keqingは競合性能を達成でき,各質問に答える論理を説明できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.76205400533089
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have exhibited remarkable performance on various
natural language processing (NLP) tasks, especially for question answering.
However, in the face of problems beyond the scope of knowledge, these LLMs tend
to talk nonsense with a straight face, where the potential solution could be
incorporating an Information Retrieval (IR) module and generating response
based on these retrieved knowledge. In this paper, we present a novel framework
to assist LLMs, such as ChatGPT, to retrieve question-related structured
information on the knowledge graph, and demonstrate that Knowledge-based
question answering (Keqing) could be a nature Chain-of-Thought (CoT) mentor to
guide the LLM to sequentially find the answer entities of a complex question
through interpretable logical chains. Specifically, the workflow of Keqing will
execute decomposing a complex question according to predefined templates,
retrieving candidate entities on knowledge graph, reasoning answers of
sub-questions, and finally generating response with reasoning paths, which
greatly improves the reliability of LLM's response. The experimental results on
KBQA datasets show that Keqing can achieve competitive performance and
illustrate the logic of answering each question.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理(NLP)タスク、特に質問応答において顕著な性能を示した。
しかし、知識の範囲を超えて問題に直面している場合、これらのLCMは直面とナンセンスな会話をする傾向にあり、潜在的な解決策は情報検索(IR)モジュールを組み込んでこれらの知識に基づいて応答を生成することができる。
本稿では,知識グラフに関する質問関連構造化情報を取得するためのChatGPTなどのLCMを支援する新しいフレームワークを提案するとともに,知識に基づく質問応答(Keqing)が,解釈可能な論理的連鎖を通じて複雑な質問の回答エンティティを逐次見つけ出すための,Chain-of-Thought(CoT)の指導者であることを実証する。
具体的には、Keqingのワークフローは、事前に定義されたテンプレートに従って複雑な質問を分解し、知識グラフ上の候補エンティティを検索し、サブクエストの回答を推論し、最後に推論パスで応答を生成し、LLMの応答の信頼性を大幅に向上する。
KBQAデータセットの実験結果から,Keqingは競合性能を達成でき,各質問に答える論理を説明できることがわかった。
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