Fugu-MT 論文翻訳(概要): CuriousLLM: Elevating Multi-Document QA with Reasoning-Infused Knowledge Graph Prompting

論文の概要: CuriousLLM: Elevating Multi-Document QA with Reasoning-Infused Knowledge Graph Prompting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09077v1
Date: Sat, 13 Apr 2024 20:43:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 17:24:26.017656
Title: CuriousLLM: Elevating Multi-Document QA with Reasoning-Infused Knowledge Graph Prompting
Title（参考訳）: CuriousLLM:Reasoning-Infused Knowledge Graph PromptingによるマルチドキュメントQAの向上
Authors: Zukang Yang, Zixuan Zhu,
Abstract要約: 我々は知識グラフとLLMベースのエージェントを組み合わせて推論と探索精度を向上させる新しい手法であるKGP(Knowledge Graph Prompting)を改良する。我々は,この枠組みを強化するために,理性注入型LLMエージェントを提案する。このエージェントは、人間の好奇心を模倣してフォローアップ質問を行い、検索をより効率的にナビゲートする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the field of Question Answering (QA), unifying large language models (LLMs) with external databases has shown great success. However, these methods often fall short in providing the advanced reasoning needed for complex QA tasks. To address these issues, we improve over a novel approach called Knowledge Graph Prompting (KGP), which combines knowledge graphs with a LLM-based agent to improve reasoning and search accuracy. Nevertheless, the original KGP framework necessitates costly fine-tuning with large datasets yet still suffers from LLM hallucination. Therefore, we propose a reasoning-infused LLM agent to enhance this framework. This agent mimics human curiosity to ask follow-up questions to more efficiently navigate the search. This simple modification significantly boosts the LLM performance in QA tasks without the high costs and latency associated with the initial KGP framework. Our ultimate goal is to further develop this approach, leading to more accurate, faster, and cost-effective solutions in the QA domain.
Abstract（参考訳）: 質問回答(QA)の分野では、大きな言語モデル(LLM)を外部データベースと統合することに成功した。しかし、これらの手法は複雑なQAタスクに必要な高度な推論を提供するには不十分であることが多い。これらの問題に対処するため,知識グラフとLLMエージェントを組み合わせて推論と探索精度を向上させるKGP(Knowledge Graph Prompting)という新しい手法を改良する。それでも、オリジナルのKGPフレームワークは、大きなデータセットでコストのかかる微調整を必要とするが、まだLLM幻覚に悩まされている。そこで我々は,この枠組みを強化するために,理性注入型LLMエージェントを提案する。このエージェントは、人間の好奇心を模倣してフォローアップ質問を行い、検索をより効率的にナビゲートする。この単純な修正により、初期KGPフレームワークに関連するコストと遅延を伴わずに、QAタスクのLLM性能が大幅に向上する。我々の最終的なゴールは、このアプローチをさらに発展させ、QAドメインにおけるより正確で、より速く、そしてコスト効率の良いソリューションをもたらすことです。

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