論文の概要: Bring Your Own Knowledge: A Survey of Methods for LLM Knowledge Expansion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12598v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 07:15:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:02:58.714955
• Title: Bring Your Own Knowledge: A Survey of Methods for LLM Knowledge Expansion
• Title（参考訳）: 独自の知識を提供する - LLM知識拡張のための方法の調査
• Authors: Mingyang Wang, Alisa Stoll, Lukas Lange, Heike Adel, Hinrich Schütze, Jannik Strötgen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を新しい多様な知識に適応させることは、現実世界のアプリケーションにおける持続的な有効性に不可欠である。 本調査は, 事実情報, ドメイン知識, 言語習熟度, ユーザの嗜好など, さまざまな知識タイプを統合することに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.36686217199313
• License:
• Abstract: Adapting large language models (LLMs) to new and diverse knowledge is essential for their lasting effectiveness in real-world applications. This survey provides an overview of state-of-the-art methods for expanding the knowledge of LLMs, focusing on integrating various knowledge types, including factual information, domain expertise, language proficiency, and user preferences. We explore techniques, such as continual learning, model editing, and retrieval-based explicit adaptation, while discussing challenges like knowledge consistency and scalability. Designed as a guide for researchers and practitioners, this survey sheds light on opportunities for advancing LLMs as adaptable and robust knowledge systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を新しい多様な知識に適応させることは、現実世界のアプリケーションにおける持続的な有効性に不可欠である。 本調査では, 事実情報, ドメイン知識, 言語習熟度, ユーザ嗜好など, さまざまな知識タイプを統合することに焦点を当て, LLMの知識を拡張するための最先端手法の概要について述べる。 我々は、知識の一貫性やスケーラビリティといった課題を議論しながら、連続学習、モデル編集、検索に基づく明示的な適応などのテクニックを探求する。 研究者や実践者のガイドとして設計されたこの調査は、LLMを適応的で堅牢な知識システムとして前進させる機会に光を当てている。

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