Knowledge Graph Prompting Enhances Large Language Models with MindMap

المفاهيم الأساسية

Knowledge Graph Prompting with MindMap enhances Large Language Models by integrating external knowledge for improved inference and transparency.

الملخص

• Large language models (LLMs) face challenges like incorporating new knowledge, generating hallucinations, and lack of transparency.
• MindMap proposes a novel prompting pipeline using knowledge graphs (KGs) to enhance LLMs' inference and transparency.
• MindMap enables LLMs to comprehend KG inputs and infer with a combination of implicit and external knowledge.
• The method elicits the mind map of LLMs, revealing their reasoning pathways based on the ontology of knowledge.
• Evaluation on diverse question & answering tasks, especially in medical domains, shows significant improvements over baselines.
• MindMap merges knowledge from LLMs and KGs for combined inference, demonstrating effectiveness and robustness.
• Codebase available at https://github.com/wyl-willing/MindMap.

الإحصائيات

LLMs possess outdated knowledge and are inflexible to parameter updating.
LLMs are known to produce hallucinations with plausible-sounding but wrong outputs.
LLMs lack transparency due to their black-box nature.

اقتباسات

"Our method enables LLMs to comprehend KG inputs and infer with a combination of implicit and external knowledge."
"MindMap merges knowledge from LLMs and KGs for combined inference, demonstrating effectiveness and robustness."

الرؤى الأساسية المستخلصة من

MindMap

by Yilin Wen,Zi... في arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.09729.pdf

استفسارات أعمق

질문 1

외부 지식을 지식 그래프(KGs)를 통합하는 것이 LLMs의 성능에 어떻게 영향을 미칠 수 있습니까?
외부 지식을 LLM에 통합하는 것은 LLM의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. KGs를 통합함으로써 LLM은 추가적인 명시적 지식을 활용하여 복잡한 추론 작업을 수행할 수 있습니다. KGs는 구조적인 형태로 정보를 제공하며, LLM이 이러한 정보를 이해하고 활용하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있도록 돕습니다. 외부 지식을 통합함으로써 LLM은 새로운 관점에서 문제를 해결하고 다양한 작업에 대해 더 효과적으로 대응할 수 있습니다.

질문 2

LLM 추론에 검색된 외부 지식에 의존하는 것의 잠재적인 단점이나 제한 사항은 무엇인가요?
검색된 외부 지식에 의존하는 것은 LLM 추론에 일부 제한 사항을 초래할 수 있습니다. 첫째, 검색된 지식의 정확성과 완전성에 의존하므로, 잘못된 정보가 포함된 경우 LLM이 부정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 둘째, 외부 지식의 한계에 따라 LLM이 복잡한 추론 작업을 수행하는 데 제한이 생길 수 있습니다. 또한, 외부 지식의 업데이트 및 관리에 대한 추가 비용과 노력이 필요할 수 있습니다. 따라서 외부 지식에만 의존하는 것은 LLM의 성능과 신뢰성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

질문 3

MindMap 개념을 AI 연구 이외의 다른 도메인이나 산업에 어떻게 적용할 수 있을까요?
MindMap 개념은 AI 연구뿐만 아니라 다른 다양한 도메인이나 산업에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자 데이터와 의학 지식을 통합하여 질병 진단 및 치료에 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 금융 분야에서는 금융 데이터와 시장 동향을 분석하여 투자 결정을 지원할 수 있습니다. 또한, 교육 분야에서는 학습자의 학습 경로를 개인화하고 지원하는 데 활용될 수 있습니다. MindMap은 다양한 분야에서 지식과 추론을 효과적으로 결합하여 문제 해결과 의사 결정을 지원할 수 있는 강력한 도구로 활용될 수 있습니다.