論文の概要: FiDeLiS: Faithful Reasoning in Large Language Model for Knowledge Graph Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13873v3
• Date: Wed, 19 Feb 2025 08:29:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:57:27.836886
• Title: FiDeLiS: Faithful Reasoning in Large Language Model for Knowledge Graph Question Answering
• Title（参考訳）: FiDeLiS: 知識グラフ質問回答のための大規模言語モデルにおける忠実な推論
• Authors: Yuan Sui, Yufei He, Nian Liu, Xiaoxin He, Kun Wang, Bryan Hooi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば誤応答や幻覚応答を発生させることによって挑戦される。 我々は,KGから検索した検証可能な推論ステップに回答をアンカーすることで,LLM応答の事実性を改善するための統合フレームワークFiDeLiSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.41364317172677
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are often challenged by generating erroneous or hallucinated responses, especially in complex reasoning tasks. Leveraging knowledge graphs (KGs) as external knowledge sources has emerged as a viable solution. However, existing KG-enhanced methods, either retrieval-based or agent-based, encounter difficulties in accurately retrieving knowledge and efficiently traversing KGs at scale. In this paper, we propose a unified framework, FiDeLiS, designed to improve the factuality of LLM responses by anchoring answers to verifiable reasoning steps retrieved from a KG. To achieve this, we leverage step-wise beam search with a deductive scoring function, allowing the LLM to validate each reasoning step and halt the search once the question is deducible. In addition, our Path-rag module pre-selects a smaller candidate set for each beam search step, reducing computational costs by narrowing the search space. Extensive experiments show that our training-free and efficient approach outperforms strong baselines, enhancing both factuality and interpretability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、特に複雑な推論タスクにおいて、誤ったあるいは幻覚的な応答を生成することでしばしば挑戦される。 外部知識源として知識グラフ(KG)を活用することは、実行可能なソリューションとして現れている。 しかし、既存のKG強化手法は、検索ベースかエージェントベースかのいずれかであり、知識を正確に取得し、KGを大規模に効率的にトラバースすることの難しさに直面する。 本稿では,KGから検索した検証可能な推論ステップに回答を固定することで,LLM応答の事実性を改善するための統合フレームワークFiDeLiSを提案する。 これを実現するために,段階的ビーム探索と帰納的スコアリング関数を併用し,LLMが各推論ステップを検証し,解答可能ならば探索を停止できるようにする。 さらに、我々のPath-ragモジュールは、ビーム探索ステップ毎により小さな候補セットを事前に選択し、探索空間を狭めることで計算コストを削減する。 大規模な実験により、我々のトレーニングフリーで効率的なアプローチは強いベースラインを上回り、事実性と解釈可能性の両方を高めます。

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