論文の概要: Refine Knowledge of Large Language Models via Adaptive Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07184v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 02:19:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:10:16.123098
• Title: Refine Knowledge of Large Language Models via Adaptive Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 適応的コントラスト学習による大規模言語モデルの知識の再定義
• Authors: Yinghui Li, Haojing Huang, Jiayi Kuang, Yangning Li, Shu-Yu Guo, Chao Qu, Xiaoyu Tan, Hai-Tao Zheng, Ying Shen, Philip S. Yu,
• Abstract要約: 方法の主流は、大規模言語モデルの知識表現を最適化することで幻覚を減らすことである。 知識を精錬するモデルのプロセスは、人間の学習方法から大きな恩恵を受けることができると私たちは信じています。 人間の学習過程を模倣することで,適応的コントラスト学習戦略を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.61213933999464
• License:
• Abstract: How to alleviate the hallucinations of Large Language Models (LLMs) has always been the fundamental goal pursued by the LLMs research community. Looking through numerous hallucination-related studies, a mainstream category of methods is to reduce hallucinations by optimizing the knowledge representation of LLMs to change their output. Considering that the core focus of these works is the knowledge acquired by models, and knowledge has long been a central theme in human societal progress, we believe that the process of models refining knowledge can greatly benefit from the way humans learn. In our work, by imitating the human learning process, we design an Adaptive Contrastive Learning strategy. Our method flexibly constructs different positive and negative samples for contrastive learning based on LLMs' actual mastery of knowledge. This strategy helps LLMs consolidate the correct knowledge they already possess, deepen their understanding of the correct knowledge they have encountered but not fully grasped, forget the incorrect knowledge they previously learned, and honestly acknowledge the knowledge they lack. Extensive experiments and detailed analyses on widely used datasets demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の幻覚を緩和する方法は、常にLLMs研究コミュニティが追求する基本的な目標である。 多くの幻覚に関する研究を通して、LLMの知識表現を最適化してその出力を変化させることによって幻覚を減らす方法の主流のカテゴリーである。 これらの研究の中核となる焦点がモデルによって獲得された知識であり、知識が人間の社会的進歩における中心的なテーマであることを考えると、我々は、知識を精製するモデルのプロセスが人間の学習方法から大きな恩恵を受けることができると信じている。 人間の学習過程を模倣することで,適応的コントラスト学習戦略を設計する。 提案手法は,LLMの知識の実際の熟達に基づいて,比較学習のための正と負の異なるサンプルを柔軟に構築する。 この戦略は、LLMが既に持っている正しい知識の統合を支援し、遭遇したが完全に把握されていない正しい知識の理解を深め、以前に学んだ誤った知識を忘れ、そして、欠けている知識を誠実に認識するのに役立つ。 広範に使用されているデータセットに関する大規模な実験と詳細な分析により,本手法の有効性が示された。

関連論文リスト

• KaLM: Knowledge-aligned Autoregressive Language Modeling via Dual-view Knowledge Graph Contrastive Learning [74.21524111840652]
  本稿では、textitKnowledge-aligned Language Modeling アプローチである textbfKaLM を提案する。 明示的な知識アライメントと暗黙的な知識アライメントという共同目的を通じて、KG知識と整合するように、自己回帰的な大規模言語モデルを微調整する。 特に,本手法は知識駆動型タスクの評価において顕著な性能向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T11:08:24Z)
• To Forget or Not? Towards Practical Knowledge Unlearning for Large Language Models [39.39428450239399]
  大規模な言語モデル(LLM)は、個人プライバシー情報や著作権資料などの機密データを必然的に保持する。 知識未学習の最近の進歩は、特定の知識を消去するためにLLMパラメータを更新する。 未学習プロセスが必然的に本質的な知識を消去するかどうかを評価するために KnowUnDo を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T03:34:16Z)
• Towards Reliable Latent Knowledge Estimation in LLMs: Zero-Prompt Many-Shot Based Factual Knowledge Extraction [15.534647327246239]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を事実知識として探索する場合に,迅速なエンジニアリングを不要にすることを提案する。 我々のアプローチはZP-LKE(Zero-Prompt Latent Knowledge Estimator)と呼ばれ、LLMの文脈内学習能力を活用している。 我々は,Wikidata の知識ベースから,さまざまなオープンソース LLM の事実知識を,膨大な関連性や事実に対して大規模に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T15:40:39Z)
• KnowTuning: Knowledge-aware Fine-tuning for Large Language Models [83.5849717262019]
  本研究では,LLMの微粒で粗粒な知識認識を改善するための知識認識ファインタニング(KnowTuning)手法を提案する。 KnowTuningは、きめ細かい事実評価の下で、より少ない事実エラー率で多くの事実を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T02:54:32Z)
• Learning to Trust Your Feelings: Leveraging Self-awareness in LLMs for Hallucination Mitigation [9.730412606588335]
  我々は,Large Language Models (LLMs) の内的知識状態の識別と表現能力を評価する。 本稿では,LLMの事実と正直性を高めるために強化学習を活用する,知識フィードバックからの強化学習(RLKF)トレーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-27T16:19:30Z)
• Distilling Rule-based Knowledge into Large Language Models [90.7765003679106]
  私たちは、人間がルールから学習することで、新しいタスクや知識を別の方法で学習できることにインスピレーションを受けています。 まず, LLMの強い文脈内能力を用いて, テキスト規則から知識を抽出する規則蒸留法を提案する。 実験の結果, LLMをルールから学習させることは, サンプルサイズと一般化能力の両方において, サンプルベース学習よりもはるかに効率的であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T11:42:41Z)
• Exploring the Cognitive Knowledge Structure of Large Language Models: An Educational Diagnostic Assessment Approach [50.125704610228254]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる例外的なパフォーマンスを示すだけでなく、知性の火花も示している。 近年の研究では、人間の試験における能力の評価に焦点が当てられ、異なる領域における彼らの印象的な能力を明らかにしている。 ブルーム分類に基づく人体検査データセットであるMoocRadarを用いて評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T09:55:45Z)
• Knowledge Rumination for Pre-trained Language Models [77.55888291165462]
  本稿では,学習前の言語モデルが外部コーパスから検索することなく,関連する潜在知識を活用できるようにするための,Knowledge Ruminationと呼ばれる新しいパラダイムを提案する。 本稿では,RoBERTa,DeBERTa,GPT-3などの言語モデルに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T15:47:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。