論文の概要: Evaluating the External and Parametric Knowledge Fusion of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19010v1
• Date: Wed, 29 May 2024 11:48:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 17:30:13.923277
• Title: Evaluating the External and Parametric Knowledge Fusion of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの外部およびパラメトリック知識融合の評価
• Authors: Hao Zhang, Yuyang Zhang, Xiaoguang Li, Wenxuan Shi, Haonan Xu, Huanshuo Liu, Yasheng Wang, Lifeng Shang, Qun Liu, Yong Liu, Ruiming Tang,
• Abstract要約: 我々は、知識融合シナリオをシミュレートするデータ構築と知識注入のための体系的なパイプラインを開発する。 本研究は, LLMにおけるパラメトリック知識の強化が, 知識統合能力を大幅に向上させることを明らかにした。 本研究の目的は,LLM内の外部およびパラメトリック知識の調和を図ることにある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.40026897037814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrating external knowledge into large language models (LLMs) presents a promising solution to overcome the limitations imposed by their antiquated and static parametric memory. Prior studies, however, have tended to over-reliance on external knowledge, underestimating the valuable contributions of an LLMs' intrinsic parametric knowledge. The efficacy of LLMs in blending external and parametric knowledge remains largely unexplored, especially in cases where external knowledge is incomplete and necessitates supplementation by their parametric knowledge. We propose to deconstruct knowledge fusion into four distinct scenarios, offering the first thorough investigation of LLM behavior across each. We develop a systematic pipeline for data construction and knowledge infusion to simulate these fusion scenarios, facilitating a series of controlled experiments. Our investigation reveals that enhancing parametric knowledge within LLMs can significantly bolster their capability for knowledge integration. Nonetheless, we identify persistent challenges in memorizing and eliciting parametric knowledge, and determining parametric knowledge boundaries. Our findings aim to steer future explorations on harmonizing external and parametric knowledge within LLMs.
• Abstract（参考訳）: 外部知識を大規模言語モデル(LLM)に統合することは、古い静的パラメトリックメモリによって課される制限を克服する、有望なソリューションを提供する。 しかしながら、先行研究は外部知識に過度に依存する傾向にあり、LLMの本質的なパラメトリック知識の貴重な貢献を過小評価している。 外部知識とパラメトリック知識を混合するLLMの有効性は、特に外部知識が不完全であり、パラメトリック知識による補足を必要とする場合において、ほとんど解明されていない。 我々は,知識融合を4つの異なるシナリオに分解し,各シナリオにまたがるLLMの挙動を初めて徹底的に調査することを提案する。 我々は、これらの融合シナリオをシミュレートし、一連の制御された実験を容易にするために、データ構築と知識注入のための体系的なパイプラインを開発する。 本研究は, LLMにおけるパラメトリック知識の強化が, 知識統合能力を大幅に向上させることを明らかにした。 それにもかかわらず、パラメトリック知識の記憶と抽出、およびパラメトリック知識境界の決定における永続的な課題を特定する。 本研究の目的は,LLM内の外部およびパラメトリック知識の調和を図ることにある。

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