論文の概要: Knowledge Boundary of Large Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12472v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 02:14:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:59:44.608428
• Title: Knowledge Boundary of Large Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの知識境界:調査
• Authors: Moxin Li, Yong Zhao, Yang Deng, Wenxuan Zhang, Shuaiyi Li, Wenya Xie, See-Kiong Ng, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はパラメータに膨大な量の知識を格納するが、特定の知識の記憶と利用に制限がある。 これは、LLMの知識境界を理解するための重要な必要性を強調している。 本稿では,LLM知識境界の包括的定義を提案し,知識を4つの異なるタイプに分類する形式化された分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.67848187449418
• License:
• Abstract: Although large language models (LLMs) store vast amount of knowledge in their parameters, they still have limitations in the memorization and utilization of certain knowledge, leading to undesired behaviors such as generating untruthful and inaccurate responses. This highlights the critical need to understand the knowledge boundary of LLMs, a concept that remains inadequately defined in existing research. In this survey, we propose a comprehensive definition of the LLM knowledge boundary and introduce a formalized taxonomy categorizing knowledge into four distinct types. Using this foundation, we systematically review the field through three key lenses: the motivation for studying LLM knowledge boundaries, methods for identifying these boundaries, and strategies for mitigating the challenges they present. Finally, we discuss open challenges and potential research directions in this area. We aim for this survey to offer the community a comprehensive overview, facilitate access to key issues, and inspire further advancements in LLM knowledge research.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、パラメータに膨大な量の知識を格納するが、特定の知識の記憶と利用に制限があるため、不完全で不正確な応答を生成するといった望ましくない振る舞いにつながる。 これは、LLMの知識境界を理解するための重要な必要性を強調している。 本研究では,LLM知識境界の包括的定義を提案し,知識を4つの異なるタイプに分類する形式化された分類法を提案する。 本研究は,LLM知識境界研究のモチベーション,これらの境界を識別する手法,そしてそれらがもたらす課題を緩和するための戦略という,3つの重要なレンズを用いて,分野を体系的にレビューする。 最後に、この領域におけるオープンチャレンジと潜在的研究の方向性について論じる。 本調査は,コミュニティに総合的な概要を提供し,重要な課題へのアクセスを促進し,LLM知識研究のさらなる進歩を促すことを目的としている。

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