論文の概要: Counter-intuitive: Large Language Models Can Better Understand Knowledge Graphs Than We Thought

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11541v2
• Date: Tue, 9 Apr 2024 07:39:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 19:37:28.943944
• Title: Counter-intuitive: Large Language Models Can Better Understand Knowledge Graphs Than We Thought
• Title（参考訳）: 逆直感的:大きな言語モデルは、思った以上に知識グラフを理解できる
• Authors: Xinbang Dai, Yuncheng Hua, Tongtong Wu, Yang Sheng, Qiu Ji, Guilin Qi,
• Abstract要約: 本稿では、知識グラフ(KG)を用いて、大規模言語モデル(LLM)推論機能の実現と幻覚の低減を図る。 我々は、複雑な質問応答(CQA)を用いて、LLMのKG知識の理解能力を評価する。 初期の期待とは対照的に,LLMは乱雑でノイズが多く,線形化されたKGの知識を効果的に扱えることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.336418752729987
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although the method of enhancing large language models' (LLMs') reasoning ability and reducing their hallucinations through the use of knowledge graphs (KGs) has received widespread attention, the exploration of how to enable LLMs to integrate the structured knowledge in KGs on-the-fly remains inadequate. Researchers often co-train KG embeddings and LLM parameters to equip LLMs with the ability of comprehending KG knowledge. However, this resource-hungry training paradigm significantly increases the model learning cost and is also unsuitable for non-open-source, black-box LLMs. In this paper, we employ complex question answering (CQA) as a task to assess the LLM's ability of comprehending KG knowledge. We conducted a comprehensive comparison of KG knowledge injection methods (from triples to natural language text), aiming to explore the optimal prompting method for supplying KG knowledge to LLMs, thereby enhancing their comprehension of KG. Contrary to our initial expectations, our analysis revealed that LLMs effectively handle messy, noisy, and linearized KG knowledge, outperforming methods that employ well-designed natural language (NL) textual prompts. This counter-intuitive finding provides substantial insights for future research on LLMs' comprehension of structured knowledge.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の推論能力の向上と知識グラフ(KG)の利用による幻覚の低減は広く注目されているが、LLMがKGのオンザフライでの構造化知識を統合する方法の探求はいまだ不十分である。 研究者はしばしば、KGの知識を理解する能力を備えたLLMに、KG埋め込みとLLMパラメータを併用する。 しかし、このリソースハーグリートレーニングパラダイムはモデル学習コストを大幅に向上させ、非オープンソースでブラックボックスのLCMにも適さない。 本稿では,複雑な質問応答(CQA)を用いて,KG知識を解釈するLLMの能力を評価する。 我々は,KG知識をLLMに供給する最適なプロンプト法を検討することを目的として,KG知識注入法(三重項から自然言語テキストまで)を総合的に比較し,KG知識の理解度を高めることを目的とした。 最初の期待に反して、我々の分析では、LLMが乱雑で騒々しく、線形化されたKG知識を効果的に処理し、よく設計された自然言語(NL)テキストプロンプトを用いた性能向上手法が示された。 この反直感的な発見は、LLMの構造化知識の理解に関する将来の研究に重要な洞察を与える。

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