論文の概要: Improving Scientific Hypothesis Generation with Knowledge Grounded Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02382v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 18:50:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:44:38.278530
• Title: Improving Scientific Hypothesis Generation with Knowledge Grounded Large Language Models
• Title（参考訳）: 知識基盤大言語モデルによる科学的仮説生成の改善
• Authors: Guangzhi Xiong, Eric Xie, Amir Hassan Shariatmadari, Sikun Guo, Stefan Bekiranov, Aidong Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、既存の知識を分析することによって、新しい研究の方向性を特定することができる。 LLMは幻覚を発生させる傾向がある。 我々は,知識グラフから外部構造的知識を統合することで,LLM仮説の生成を促進するシステムKG-CoIを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.648157071328807
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in various scientific domains, from natural language processing to complex problem-solving tasks. Their ability to understand and generate human-like text has opened up new possibilities for advancing scientific research, enabling tasks such as data analysis, literature review, and even experimental design. One of the most promising applications of LLMs in this context is hypothesis generation, where they can identify novel research directions by analyzing existing knowledge. However, despite their potential, LLMs are prone to generating ``hallucinations'', outputs that are plausible-sounding but factually incorrect. Such a problem presents significant challenges in scientific fields that demand rigorous accuracy and verifiability, potentially leading to erroneous or misleading conclusions. To overcome these challenges, we propose KG-CoI (Knowledge Grounded Chain of Ideas), a novel system that enhances LLM hypothesis generation by integrating external, structured knowledge from knowledge graphs (KGs). KG-CoI guides LLMs through a structured reasoning process, organizing their output as a chain of ideas (CoI), and includes a KG-supported module for the detection of hallucinations. With experiments on our newly constructed hypothesis generation dataset, we demonstrate that KG-CoI not only improves the accuracy of LLM-generated hypotheses but also reduces the hallucination in their reasoning chains, highlighting its effectiveness in advancing real-world scientific research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理から複雑な問題解決タスクに至るまで、様々な科学分野において顕著な能力を示している。 人間のようなテキストを理解して生成する能力は、データ分析、文献レビュー、さらには実験的な設計といったタスクを可能にする科学研究を前進させる新たな可能性を開く。 この文脈におけるLSMの最も有望な応用の1つは仮説生成であり、既存の知識を分析して新しい研究の方向性を特定することができる。 しかし、その可能性にもかかわらず、LLMは「幻覚」を生成する傾向にある。 このような問題は、厳密な正確さと検証性を必要とする科学分野において重大な課題を示し、誤った結論や誤解を招く可能性がある。 これらの課題を克服するために,知識グラフ(KGs)から外部構造知識を統合することにより,LLM仮説の生成を促進する新しいシステムであるKG-CoI(Knowledge Grounded Chain of Ideas)を提案する。 KG-CoIは、構造的推論プロセスを通じてLPMを誘導し、その出力をアイデアの連鎖(CoI)として組織し、幻覚を検出するためのKG支援モジュールを含む。 新たに構築した仮説生成データセットの実験により、KG-CoIはLCM生成仮説の精度を向上するだけでなく、推論連鎖における幻覚を低減し、実世界の科学的研究の進展におけるその効果を明らかにする。

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