論文の概要: Clue-Guided Path Exploration: Optimizing Knowledge Graph Retrieval with Large Language Models to Address the Information Black Box Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13444v2
• Date: Mon, 19 Aug 2024 03:25:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 03:47:26.680001
• Title: Clue-Guided Path Exploration: Optimizing Knowledge Graph Retrieval with Large Language Models to Address the Information Black Box Challenge
• Title（参考訳）: Clue-Guided Path Exploration: 情報ブラックボックス問題に対処するための大規模言語モデルを用いた知識グラフ検索の最適化
• Authors: Dehao Tao, Feng Huang, Congqi Wang, Yongfeng Huang, Minghu Jiang,
• Abstract要約: 大規模言語モデルに基づく知識検索を最適化するためのCGPE(Clue-Guided Path Exploration)フレームワークを提案する。 オープンソースデータセットの実験では、CGPEは従来の手法よりも優れており、パラメータが少ないLCMに適用可能であることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.40489486138002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent times, large language models (LLMs) have showcased remarkable capabilities. However, updating their knowledge poses challenges, potentially leading to inaccuracies when confronted with unfamiliar queries. To address this issue, integrating external knowledge bases such as knowledge graphs with large language models is a viable approach. The key challenge lies in extracting the required knowledge from knowledge graphs based on natural language, demanding high semantic understanding. Therefore, researchers are considering leveraging large language models directly for knowledge retrieval from these graphs. Current efforts typically rely on the comprehensive problem-solving capabilities of large language models. We argue that a problem we term the 'information black box' can significantly impact the practical effectiveness of such methods. Moreover, this kind of methods is less effective for scenarios where the questions are unfamiliar to the large language models. In this paper, we propose a Clue-Guided Path Exploration (CGPE) framework to optimize knowledge retrieval based on large language models. By addressing the 'information black box' issue and employing single-task approaches instead of complex tasks, we have enhanced the accuracy and efficiency of using large language models for retrieving knowledge graphs. Experiments on open-source datasets reveal that CGPE outperforms previous methods and is highly applicable to LLMs with fewer parameters. In some instances, even ChatGLM3, with its 6 billion parameters, can rival the performance of GPT-4. Furthermore, the results indicate a minimal invocation frequency of CGPE on LLMs, suggesting reduced computational overhead. For organizations and individuals facing constraints in computational resources, our research offers significant practical value.
• Abstract（参考訳）: 近年、大きな言語モデル(LLM)は目覚ましい機能を見せている。 しかし、知識の更新は課題を引き起こし、不慣れなクエリに直面すると不正確になる可能性がある。 この問題に対処するためには、知識グラフのような外部知識ベースと大きな言語モデルを統合することが実行可能なアプローチである。 鍵となる課題は、自然言語に基づく知識グラフから必要な知識を抽出し、高い意味論的理解を要求することである。 そのため、研究者はこれらのグラフからの知識検索に大規模言語モデルを直接活用することを検討している。 現在の取り組みは、通常、大きな言語モデルの包括的な問題解決能力に依存しています。 情報ブラックボックス(information black box)と呼ばれる問題は,このような手法の実用性に大きく影響すると考えられる。 さらに、このような手法は、質問が大きな言語モデルになじみのないシナリオでは効果が低い。 本稿では,大規模言語モデルに基づく知識検索を最適化するCGPE(Clue-Guided Path Exploration)フレームワークを提案する。 情報ブラックボックス」問題に対処し、複雑なタスクの代わりに単一タスクアプローチを採用することにより、知識グラフを取得するために大規模言語モデルを使用することの正確さと効率性を高めた。 オープンソースデータセットの実験では、CGPEは従来の手法よりも優れており、パラメータが少ないLCMに適用可能であることが明らかになった。 場合によっては、60億のパラメータを持つChatGLM3でさえ、GPT-4のパフォーマンスに匹敵する可能性がある。 さらに, LLMにおけるCGPEの呼び出し頻度は最小であり, 計算オーバーヘッドの低減が示唆された。 計算資源の制約に直面している組織や個人にとって、我々の研究は重要な実践的価値を提供する。

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