論文の概要: KnowTuning: Knowledge-aware Fine-tuning for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11176v1
• Date: Sat, 17 Feb 2024 02:54:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 23:03:26.381066
• Title: KnowTuning: Knowledge-aware Fine-tuning for Large Language Models
• Title（参考訳）: KnowTuning: 大規模言語モデルのための知識対応ファインチューニング
• Authors: Yougang Lyu, Lingyong Yan, Shuaiqiang Wang, Haibo Shi, Dawei Yin, Pengjie Ren, Zhumin Chen, Maarten de Rijke, Zhaochun Ren
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の知識認識を明確かつ暗黙的に改善する知識認識ファインタニング(KnowTuning)手法を提案する。 我々は、LLMを訓練し、答えにおける知識の3倍を明示的に識別するために、明示的な知識認識生成ステージを考案する。 また,LLMを学習し,信頼できない知識と信頼できない知識を暗黙的に区別するために,暗黙的な知識認識比較ステージを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.72825837235344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite their success at many natural language processing (NLP) tasks, large language models (LLMs) still struggle to effectively leverage knowledge for knowledge-intensive tasks, manifesting limitations such as generating incomplete, non-factual, or illogical answers. These limitations stem from inadequate knowledge awareness of LLMs during vanilla fine-tuning. To address these problems, we propose a knowledge-aware fine-tuning (KnowTuning) method to explicitly and implicitly improve the knowledge awareness of LLMs. We devise an explicit knowledge-aware generation stage to train LLMs to explicitly identify knowledge triples in answers. We also propose an implicit knowledge-aware comparison stage to train LLMs to implicitly distinguish between reliable and unreliable knowledge, in three aspects: completeness, factuality, and logicality. Extensive experiments on both generic and medical question answering (QA) datasets confirm the effectiveness of KnowTuning, through automatic and human evaluations, across various sizes of LLMs. Finally, we demonstrate that the improvements of KnowTuning generalize to unseen QA datasets.
• Abstract（参考訳）: 多くの自然言語処理(NLP)タスクで成功したにも拘わらず、大きな言語モデル(LLM)は知識集約的なタスクの知識を効果的に活用することに苦慮し、不完全、非実効的、または非論理的な回答を生成するような限界を示す。 これらの制限は、バニラの微調整におけるllmの知識の不十分さに起因する。 これらの問題に対処するために,LLMの知識認識を明確かつ暗黙的に改善する知識対応微調整(KnowTuning)手法を提案する。 llmをトレーニングし、回答の3つの知識を明確に識別するために、明示的な知識認識生成ステージを考案する。 また,LLMを学習し,信頼できない知識と信頼できない知識とを,完全性,事実性,論理性という3つの側面で区別することを提案する。 総合的および医療的質問応答(QA)データセットの広範な実験により、LLMのさまざまなサイズにわたる自動的および人的評価を通じて、KnowTuningの有効性が確認された。 最後に、KnowTuningの改善が、目に見えないQAデータセットに一般化されることを実証する。

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