人間の専門家から機械へ：オントロジーと知識グラフ構築へのLLMサポートアプローチ

Q: 知識グラフやオントロジーの自動化が進む中で、人間エキスパートの必要性はどう変わっていくか？

知識グラフやオントロジーの自動化において、LLM（Large Language Models）などの技術を活用することで、従来は人間エキスパートが行っていた作業の一部を機械が担うことが可能となります。これにより、特定領域への深い専門知識を持つ人材だけでなく、プログラミングやセマンティックウェブに関する高度なスキルを持つ必要も軽減される傾向があります。従来は多くの時間と労力を要したオントロジーや知識グラフの構築作業が一部自動化されることで、人間エキスパートはより戦略的かつ創造的なタスクに集中する余裕が生まれる可能性があります。 しかし、完全な自動化では難しい認識能力や判断力、コンテクスト理解など高度な処理能力は現在でも主に人間に求められています。そのため、「半自動」アプローチや「ヒューマン・イン・ザ・ループ」方式による協働体制が重要視されています。この新しい状況下では、人間エキスパートはシステムから生成された結果を適切に評価し修正する役割や意思決定者として重要性を保ちつつも、「共同作業」という形で新たな価値を提供していく方向へ変容していく可能性があるでしょう。

Q: LLMによる自動化は効率的だが、信頼性や精度面でどんな課題が考えられるか？

LLM（Large Language Models）による自動化は非常に効率的ですが、信頼性および精度面でさまざまな課題も浮上します。例えば、「幻想（hallucination）」問題ではモデルから不適切または事実無根の情報生成リスク、「批判的思考不足」問題では与えられた情報だけでは十分な推論能力不足リスク、「古典文献取得」問題では最新情報更新遅延リスク等々です。 さらに言及すべき点として、“prompt”設計次第で出力内容大きく変わったり、“hardware”利用差異次第でも出力結果バラツキあったりします。「prompt engineering」「in-context examples」「trial and error method」という手法導入しなければLMM出力安定せず「variability in the generated and hallucinated content」という既存問題発生します。 以上から見て分かる通りLLM利用時注意深く設計管理しなければ信頼性低下および予期せざる結果引き起こす恐れ大です。

Q: 本研究では異なるハードウェアやLLMモデルで実験する予定ですが、その結果次第ではどんな影響があるか？

本研究内外各種実験目指す際異質HW使用時及ぼす影響多岐広範囲存在します。「variable initializations across distinct hardware configurations」と呼ばれHW配置初期条件差異直接影響LLL出力内容品質変更原因挙げられます。 また「prompt sensitivity of the LLM is high implying that even minor alterations in prompt design could significantly impact LLM outputs. Similarly, we anticipate varying results based on hardware usage due to differences in variable initializations across distinct hardware configurations, which can also impact LLM outputs. Furthermore, we will explore methods for mapping the generated ontology with other ML/DL ontologies.」 以上述点参考しつつ今後実施予定各種実験成果確認後それ相応対策立案必要そうです。

Kernekoncepter

LLMを活用した知識グラフの自動構築に関する研究とその可能性を探る。

Resumé

この論文は、従来のオントロジーおよび知識グラフ（KGs）の構築プロセスが人間のドメイン専門家に依存していることを指摘し、LLMsがこのプロセスの一部を自動化する方法に焦点を当てています。彼らは、コンピテンシー質問（CQs）を策定し、これらのCQsに基づいてオントロジー（TBox）を開発し、開発されたオントロジーを使用してKGsを構築し、結果的なKGを評価するパイプラインを探求します。彼らは、学術出版物から深層学習手法に関するKGを作成することで、彼らの半自動パイプラインの実現可能性を示しています。

データ収集：DL方法に関連する出版物からデータ収集。
CQ生成：ChatGPT-3.5でCQ生成。
オントロジー作成：PROV-OオントロジーからDLProvオントロジー作成。
CQ回答：RAGアプローチでCQ回答取得。
KG構築：RAGアプローチとオントロジーからKG構築。
評価：生成されたCQ回答とKGコンセプト評価。

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Statistik

LLMは人間エキスパートが関与しなくても知識グラフの構築に貢献可能性がある。
DLProvオントロジーはPROV-Oオントロジーから派生し、45クラスと41リレーションシップで365公理が含まれる。

Citater

Vigtigste indsigter udtrukket fra

From human experts to machines

by Vams... kl. arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08345.pdf

Dybere Forespørgsler

知識グラフやオントロジーの自動化が進む中で、人間エキスパートの必要性はどう変わっていくか？

知識グラフやオントロジーの自動化において、LLM（Large Language Models）などの技術を活用することで、従来は人間エキスパートが行っていた作業の一部を機械が担うことが可能となります。これにより、特定領域への深い専門知識を持つ人材だけでなく、プログラミングやセマンティックウェブに関する高度なスキルを持つ必要も軽減される傾向があります。従来は多くの時間と労力を要したオントロジーや知識グラフの構築作業が一部自動化されることで、人間エキスパートはより戦略的かつ創造的なタスクに集中する余裕が生まれる可能性があります。
しかし、完全な自動化では難しい認識能力や判断力、コンテクスト理解など高度な処理能力は現在でも主に人間に求められています。そのため、「半自動」アプローチや「ヒューマン・イン・ザ・ループ」方式による協働体制が重要視されています。この新しい状況下では、人間エキスパートはシステムから生成された結果を適切に評価し修正する役割や意思決定者として重要性を保ちつつも、「共同作業」という形で新たな価値を提供していく方向へ変容していく可能性があるでしょう。

LLMによる自動化は効率的だが、信頼性や精度面でどんな課題が考えられるか？

LLM（Large Language Models）による自動化は非常に効率的ですが、信頼性および精度面でさまざまな課題も浮上します。例えば、「幻想（hallucination）」問題ではモデルから不適切または事実無根の情報生成リスク、「批判的思考不足」問題では与えられた情報だけでは十分な推論能力不足リスク、「古典文献取得」問題では最新情報更新遅延リスク等々です。
さらに言及すべき点として、“prompt”設計次第で出力内容大きく変わったり、“hardware”利用差異次第でも出力結果バラツキあったりします。「prompt engineering」「in-context examples」「trial and error method」という手法導入しなければLMM出力安定せず「variability in the generated and hallucinated content」という既存問題発生します。
以上から見て分かる通りLLM利用時注意深く設計管理しなければ信頼性低下および予期せざる結果引き起こす恐れ大です。

本研究では異なるハードウェアやLLMモデルで実験する予定ですが、その結果次第ではどんな影響があるか？

本研究内外各種実験目指す際異質HW使用時及ぼす影響多岐広範囲存在します。「variable initializations across distinct hardware configurations」と呼ばれHW配置初期条件差異直接影響LLL出力内容品質変更原因挙げられます。
また「prompt sensitivity of the LLM is high implying that even minor alterations in prompt design could significantly impact LLM outputs. Similarly, we anticipate varying results based on hardware usage due to differences in variable initializations across distinct hardware configurations, which can also impact LLM outputs. Furthermore, we will explore methods for mapping the generated ontology with other ML/DL ontologies.」
以上述点参考しつつ今後実施予定各種実験成果確認後それ相応対策立案必要そうです。