論文の概要: Thinking with Knowledge Graphs: Enhancing LLM Reasoning Through Structured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10654v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 02:51:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:01:14.445507
• Title: Thinking with Knowledge Graphs: Enhancing LLM Reasoning Through Structured Data
• Title（参考訳）: 知識グラフによる思考:構造化データによるLLM推論の強化
• Authors: Xue Wu, Kostas Tsioutsiouliklis,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示した。 近年の研究では、知識グラフ(KG)を活用してLLM性能を向上させるという有望な成果が示されている。 我々は、KG構造と意味論をLLM表現に密に統合する様々な手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9284740716447338
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in natural language understanding and generation. However, they often struggle with complex reasoning tasks and are prone to hallucination. Recent research has shown promising results in leveraging knowledge graphs (KGs) to enhance LLM performance. KGs provide a structured representation of entities and their relationships, offering a rich source of information that can enhance the reasoning capabilities of LLMs. For this work, we have developed different techniques that tightly integrate KG structures and semantics into LLM representations. Our results show that we are able to significantly improve the performance of LLMs in complex reasoning scenarios, and ground the reasoning process with KGs. We are the first to represent KGs with programming language and fine-tune pretrained LLMs with KGs. This integration facilitates more accurate and interpretable reasoning processes, paving the way for more advanced reasoning capabilities of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示した。 しかし、複雑な推論に苦しむことが多く、幻覚を起こす傾向がある。 近年の研究では、知識グラフ(KG)を活用してLLM性能を向上させるという有望な成果が示されている。 KGはエンティティとその関係の構造化された表現を提供し、LLMの推論能力を高めるための豊富な情報ソースを提供する。 本研究では,KG構造と意味論をLLM表現に密に統合する技術を開発した。 以上の結果から,複雑な推論シナリオにおけるLLMの性能は大幅に向上し,KGを用いた推論プロセスの基盤となることが示唆された。 我々は、プログラミング言語でKGを初めて表現し、KGで微調整済みのLLMを事前に訓練した。 この統合はより正確で解釈可能な推論プロセスを促進し、LLMのより高度な推論機能を実現する。

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