論文の概要: EffiQA: Efficient Question-Answering with Strategic Multi-Model Collaboration on Knowledge Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01238v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 11:56:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 01:09:07.099034
- Title: EffiQA: Efficient Question-Answering with Strategic Multi-Model Collaboration on Knowledge Graphs
- Title（参考訳）: EffiQA:知識グラフに基づく戦略的多モデルコラボレーションによる効率的な質問応答
- Authors: Zixuan Dong, Baoyun Peng, Yufei Wang, Jia Fu, Xiaodong Wang, Yongxue Shan, Xin Zhou,
- Abstract要約: EffiQAは、グローバルプランニング、効率的なKG探査、自己回帰という3つの段階で構成されている。
複数のKBQAベンチマークに関する実証的な証拠は、EffiQAの有効性を示している。
提案された新しいフレームワークが、効率的で知識集約的なクエリの道を開くことを期待しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.323661062578799
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While large language models (LLMs) have shown remarkable capabilities in natural language processing, they struggle with complex, multi-step reasoning tasks involving knowledge graphs (KGs). Existing approaches that integrate LLMs and KGs either underutilize the reasoning abilities of LLMs or suffer from prohibitive computational costs due to tight coupling. To address these limitations, we propose a novel collaborative framework named EffiQA that can strike a balance between performance and efficiency via an iterative paradigm. EffiQA consists of three stages: global planning, efficient KG exploration, and self-reflection. Specifically, EffiQA leverages the commonsense capability of LLMs to explore potential reasoning pathways through global planning. Then, it offloads semantic pruning to a small plug-in model for efficient KG exploration. Finally, the exploration results are fed to LLMs for self-reflection to further improve the global planning and efficient KG exploration. Empirical evidence on multiple KBQA benchmarks shows EffiQA's effectiveness, achieving an optimal balance between reasoning accuracy and computational costs. We hope the proposed new framework will pave the way for efficient, knowledge-intensive querying by redefining the integration of LLMs and KGs, fostering future research on knowledge-based question answering.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において顕著な能力を示してきたが、知識グラフ(KG)を含む複雑な多段階推論タスクに苦慮している。
LLMとKGを統合する既存のアプローチは、LLMの推論能力の不足や、密結合による計算コストの制限に悩まされている。
これらの制約に対処するため、反復的パラダイムを通じて性能と効率のバランスをとることができる、EffiQAという新しい協調フレームワークを提案する。
EffiQAは、グローバルプランニング、効率的なKG探査、自己回帰という3つの段階から構成される。
特に、EffiQAはLLMのコモンセンス能力を活用し、グローバルプランニングを通じて潜在的推論経路を探索する。
そして、効率的なKG探索のために、セマンティックプルーニングを小さなプラグインモデルにオフロードする。
最後に, 探査結果を自己回帰のためにLLMに供給し, グローバルプランニングと効率的なKG探査をさらに改善する。
複数のKBQAベンチマークに関する実証的な証拠は、EffiQAの有効性を示し、推論精度と計算コストの最適バランスを達成している。
我々は、LLMとKGの統合を再定義し、知識に基づく質問応答に関する今後の研究を促進することにより、より効率的で知識集約的なクエリの道を開くことを期待する。
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