論文の概要: Pyramid-Driven Alignment: Pyramid Principle Guided Integration of Large Language Models and Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12298v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 06:57:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:25.200310
• Title: Pyramid-Driven Alignment: Pyramid Principle Guided Integration of Large Language Models and Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: ピラミッド駆動アライメント: ピラミッド原理による大規模言語モデルと知識グラフの統合
• Authors: Lei Sun, Xinchen Wang, Youdi Li,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は印象的な推論能力を持っているが、誤った情報を生成する傾向があり、しばしば幻覚と呼ばれる。 既存の手法は主に外部知識グラフ(KG)を静的知識リポジトリとして扱い、KGとLLMの知識の重大な相違を見越す。 本稿では,LLMとKGをシームレスに統合する新しいフレームワークであるPDAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2752926282527635
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) possess impressive reasoning abilities but are prone to generating incorrect information, often referred to as hallucinations. While incorporating external Knowledge Graphs (KGs) can partially mitigate this issue, existing methods primarily treat KGs as static knowledge repositories, overlooking the critical disparity between KG and LLM knowledge, and failing to fully exploit the reasoning capabilities inherent in KGs. To address these limitations, we propose Pyramid-Driven Alignment (PDA), a novel framework for seamlessly integrating LLMs with KGs. PDA utilizes Pyramid Principle analysis to construct a hierarchical pyramid structure. This structure is designed to reflect the input question and generate more validated deductive knowledge, thereby enhancing the alignment of LLMs and KGs and ensuring more cohesive integration. Furthermore, PDA employs a recursive mechanism to harness the underlying reasoning abilities of KGs, resulting in more accurate knowledge retrieval for question-answering tasks. Our experimental results reveal a substantial performance advantage of PDA over state-of-the-art baselines, with improvements reaching 26.70% and 26.78%.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は印象的な推論能力を持っているが、誤った情報を生成する傾向があり、しばしば幻覚と呼ばれる。 外部知識グラフ(KG)を組み込むことによって、この問題を部分的に軽減することができるが、既存の手法は主にKGを静的知識リポジトリとして扱う。 これらの制約に対処するため,LLMとKGをシームレスに統合する新しいフレームワークであるPDA(Praamid-Driven Alignment)を提案する。 PDAはピラミッド原理解析を用いて階層的なピラミッド構造を構築する。 この構造は、入力された質問を反映し、より検証された推論的知識を生成し、LLMとKGのアライメントを強化し、より密接な統合を保証するように設計されている。 さらに、PDAは、KGの基本的な推論能力を活用するために再帰的なメカニズムを採用し、質問応答タスクのより正確な知識検索を実現する。 実験の結果,最先端のベースラインよりもPDAが大幅に向上し,26.70%,26.78%に向上した。

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