論文の概要: KnowTuning: Knowledge-aware Fine-tuning for Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11176v3
- Date: Wed, 02 Oct 2024 14:20:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-03 15:18:28.741967
- 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: 本研究では,LLMの微粒で粗粒な知識認識を改善するための知識認識ファインタニング(KnowTuning)手法を提案する。
KnowTuningは、きめ細かい事実評価の下で、より少ない事実エラー率で多くの事実を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.5849717262019
- License:
- Abstract: Despite their success at many natural language processing (NLP) tasks, large language models 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 improve fine-grained and coarse-grained knowledge awareness of LLMs. We devise a fine-grained knowledge augmentation stage to train LLMs to identify difficult fine-grained knowledge in answers. We also propose a coarse-grained knowledge comparison stage to train LLMs to 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. We further verify that KnowTuning generates more facts with less factual error rate under fine-grained facts evaluation.
- 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、不完全性、非実効性、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、バニラ微調整中のLLMの知識認識が不十分であることに起因している。
これらの問題に対処するために,LLMの細粒度および粗粒度認識を改善する知識対応微調整法(KnowTuning)を提案する。
我々は,LLMを訓練し,解答における難解な微粒な知識を特定するための,きめ細かい知識増強段階を考案した。
また, 信頼できない知識と信頼できない知識を, 完全性, 事実性, 論理性という3つの側面で区別するために, LLMを訓練するための粗い知識比較ステージを提案する。
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。
さらに、詳細な事実評価において、より少ない事実の誤り率でより多くの事実を生成することを検証した。
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