論文の概要: Debate on Graph: a Flexible and Reliable Reasoning Framework for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03155v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 01:11:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 22:33:03.243052
• Title: Debate on Graph: a Flexible and Reliable Reasoning Framework for Large Language Models
• Title（参考訳）: グラフに関する議論:大規模言語モデルのためのフレキシブルで信頼性の高い推論フレームワーク
• Authors: Jie Ma, Zhitao Gao, Qi Chai, Wangchun Sun, Pinghui Wang, Hongbin Pei, Jing Tao, Lingyun Song, Jun Liu, Chen Zhang, Lizhen Cui,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、関連する知識の欠如により、現実世界の応用において幻覚に悩まされることがある。 KGQA(Knowledge Graph Question Answering)は、統合のための重要な手掛かりとなる。 LLMの対話型学習機能を活用してグラフ上での推論と議論を行う対話型KGQAフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.662269036173456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) may suffer from hallucinations in real-world applications due to the lack of relevant knowledge. In contrast, knowledge graphs encompass extensive, multi-relational structures that store a vast array of symbolic facts. Consequently, integrating LLMs with knowledge graphs has been extensively explored, with Knowledge Graph Question Answering (KGQA) serving as a critical touchstone for the integration. This task requires LLMs to answer natural language questions by retrieving relevant triples from knowledge graphs. However, existing methods face two significant challenges: \textit{excessively long reasoning paths distracting from the answer generation}, and \textit{false-positive relations hindering the path refinement}. In this paper, we propose an iterative interactive KGQA framework that leverages the interactive learning capabilities of LLMs to perform reasoning and Debating over Graphs (DoG). Specifically, DoG employs a subgraph-focusing mechanism, allowing LLMs to perform answer trying after each reasoning step, thereby mitigating the impact of lengthy reasoning paths. On the other hand, DoG utilizes a multi-role debate team to gradually simplify complex questions, reducing the influence of false-positive relations. This debate mechanism ensures the reliability of the reasoning process. Experimental results on five public datasets demonstrate the effectiveness and superiority of our architecture. Notably, DoG outperforms the state-of-the-art method ToG by 23.7\% and 9.1\% in accuracy on WebQuestions and GrailQA, respectively. Furthermore, the integration experiments with various LLMs on the mentioned datasets highlight the flexibility of DoG. Code is available at \url{https://github.com/reml-group/DoG}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、関連する知識の欠如により、現実世界の応用において幻覚に悩まされることがある。 対照的に知識グラフは、多くの記号的事実を格納する広範囲な多関係構造を包含する。 その結果,LLMと知識グラフの統合が広範に検討され,知識グラフ質問回答(KGQA)が統合の要点となっている。 このタスクでは、LLMが知識グラフから関連するトリプルを検索することで自然言語の質問に答える必要がある。 しかし、既存の手法は2つの大きな課題に直面している: \textit{excessively long reasoning paths distracting from the answer generation} と \textit{false- positive relations hindering the path refinement} である。 本稿では,LLMの対話型学習機能を活用して,グラフ上での推論と議論を行う,反復型対話型KGQAフレームワークを提案する。 具体的には、DoGはサブグラフ焦点機構を採用しており、LSMは各推論ステップの後に解答を試み、長大な推論パスの影響を軽減することができる。 一方、DoGは多極的討論チームを利用して、複雑な質問を徐々に単純化し、偽陽性関係の影響を減らしている。 この議論のメカニズムは、推論プロセスの信頼性を保証する。 5つの公開データセットの実験結果は、アーキテクチャの有効性と優位性を示している。 特に DoG は WebQuestions と GrailQA でそれぞれ 23.7 % と 9.1 % の精度で最先端のToG を上回ります。 さらに、前述のデータセット上の様々なLLMとの統合実験では、DoGの柔軟性が強調されている。 コードは \url{https://github.com/reml-group/DoG} で入手できる。

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