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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11541v4
• Date: Thu, 23 Jan 2025 07:21:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:57:10.241026
• Title: Large Language Models Can Better Understand Knowledge Graphs Than We Thought
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは、思った以上に知識グラフを理解することができる
• Authors: Xinbang Dai, Yuncheng Hua, Tongtong Wu, Yang Sheng, Qiu Ji, Guilin Qi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の処理と知識グラフ(KG)の解釈について検討する。 リテラルレベルでは、様々な入力形式に対するLLMの好みを明らかにする。 注意分布レベルでは、これらの嗜好を駆動するメカニズムについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.336418752729987
• License:
• Abstract: When we integrate factual knowledge from knowledge graphs (KGs) into large language models (LLMs) to enhance their performance, the cost of injection through training increases with the scale of the models. Consequently, there is significant interest in developing prompt strategies that effectively incorporate KG information into LLMs. However, the community has not yet comprehensively understood how LLMs process and interpret KG information in different input formats and organizations within prompts, and researchers often rely on trial and error. To address this gap, we design extensive experiments to empirically study LLMs' comprehension of different KG prompts. At the literal level, we reveal LLMs' preferences for various input formats (from linearized triples to fluent natural language text). At the attention distribution level, we discuss the underlying mechanisms driving these preferences. We then investigate how the organization of structured knowledge impacts LLMs and evaluate LLMs' robustness in processing and utilizing KG information in practical scenarios. Our experiments show that (1) linearized triples are more effective than fluent NL text in helping LLMs understand KG information and answer fact-intensive questions; (2) Different LLMs exhibit varying preferences for different organizational formats of triples; (3) LLMs with larger scales are more susceptible to noisy, incomplete subgraphs.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)からの事実知識を大規模言語モデル(LLM)に統合して性能を向上させると、モデルの規模に応じてトレーニングによるインジェクションコストが増大する。 その結果、KG情報をLLMに効果的に組み込むプロンプト戦略の開発に大きな関心が寄せられている。 しかし、コミュニティはまだLLMが異なる入力形式や組織でどのようにKG情報を処理し、解釈するかを包括的に理解していない。 このギャップに対処するために、我々は、異なるKGプロンプトのLLMの理解を実証的に研究する広範囲な実験を設計する。 リテラルレベルでは、LLMの様々な入力形式(線形化三重項から流用自然言語テキストまで)の好みを明らかにする。 注意分布レベルでは、これらの嗜好を駆動するメカニズムについて論じる。 次に,構造化知識の組織化がLLMに与える影響について検討し,実用シナリオにおけるKG情報の処理・活用におけるLLMの堅牢性を評価する。 実験の結果, 1) 線形化三重項はKG情報を理解し, 事実集約的な質問に答える上で, 流線型NLテキストよりも有効であること, (2) 異なるLLMは3重項の組織形式に対して様々な好みを示すこと, (3) 大規模化 LLM はノイズや不完全部分グラフの影響を受けやすいこと, が示唆された。

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