indsigt - 대규모 언어 모델 평가 - # LLM의 사실적 지식 수준 분석

대규모 언어 모델(LLM)의 지식 수준 평가: 지식 그래프를 대체할 수 있을까?

Q: LLM의 사실적 지식 수준을 높이기 위해서는 어떤 접근 방식이 필요할까?

LLM의 사실적 지식 수준을 향상시키기 위해서는 다양한 접근 방식이 필요합니다. 먼저, LLM이 헤드, 토르소, 테일 지식을 모두 내재화할 수 있도록 모델을 훈련시키는 것이 중요합니다. 이를 위해 훈련 데이터의 다양성과 양을 늘리는 것이 필요하며, 특히 희소한 지식에 대한 훈련 데이터를 보강하는 것이 중요합니다. 또한, LLM이 확신을 갖고 정확한 답변을 내놓을 수 있도록 모델의 신뢰도를 높이는 방법을 고려해야 합니다. 이를 위해 모델의 불확실성을 인식하고 "unsure"와 같은 답변을 허용하는 방법을 도입하여 모델이 확신 있는 답변을 내놓을 수 있도록 유도할 수 있습니다.

Q: LLM과 지식 그래프의 장단점은 무엇이며, 이를 어떻게 결합할 수 있을까?

LLM과 지식 그래프는 각각의 장단점을 가지고 있습니다. LLM은 대규모의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 다양한 지식을 내재화할 수 있지만, 희소한 지식이나 특정 도메인에 대한 깊은 이해가 부족할 수 있습니다. 반면, 지식 그래프는 구조화된 형태로 실제 세계의 사실적 지식을 저장하고 있지만, 대규모의 업데이트와 확장이 어려울 수 있습니다. 두 가지 형태의 지식을 효과적으로 결합하기 위해서는 Dual Neural KGs와 같은 접근 방식을 고려할 수 있습니다. 이는 지식을 명시적인 트리플 형태로 저장하는 지식 그래프와 내재화된 임베딩 형태로 저장하는 LLM의 조화로운 결합을 의미합니다. 이를 통해 기계 이해와 자연스러운 대화를 위한 LLM의 혜택을 취하면서도 인간의 이해와 설명 가능성을 고려할 수 있습니다.

Q: LLM의 사실적 지식 수준 향상이 실제 응용 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있을까?

LLM의 사실적 지식 수준이 향상되면 다양한 응용 분야에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, LLM이 더 많은 사실적 지식을 내재화하고 정확한 답변을 제공할 수 있게 되면, 검색 엔진, 대화형 시스템, 질의응답 시스템 등에서 더 효과적으로 활용될 수 있습니다. 또한, LLM이 희소한 지식이나 특정 도메인에 대한 이해를 향상시킬 경우, 전문가 시스템, 자동화된 지식 기반 시스템, 정보 검색 등에서 더 정확하고 신속한 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이러한 발전은 지식 기반 시스템의 성능 향상과 사용자 경험 개선에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

Kernekoncepter

대규모 언어 모델(LLM)은 여전히 사실적 지식을 충분히 내재화하지 못하고 있으며, 특히 인기도가 낮은 개체와 관계에 대한 지식이 부족하다.

Resumé

이 연구는 LLM의 사실적 지식 수준을 종합적으로 평가하기 위해 Head-to-Tail 벤치마크를 소개한다. 이 벤치마크는 인기도에 따라 개체와 관계를 head, torso, tail로 구분하여 LLM의 성능을 평가한다.

실험 결과, 현존하는 최고의 LLM도 전반적인 정답률이 약 31%에 불과하며, 인기도가 낮은 개체와 관계에 대해서는 더욱 낮은 성능을 보였다. 이는 LLM이 아직 사실적 지식을 충분히 내재화하지 못했음을 보여준다.

이에 따라 저자들은 지식 그래프와 LLM을 결합한 "Dual Neural KG" 개념을 제안한다. 이는 상징적 형태의 지식과 신경망 형태의 지식을 조화롭게 결합하여 사실적 지식 표현의 한계를 극복하고자 하는 것이다.

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arxiv.org

Statistik

GPT-4는 전체 문제에서 31%의 정답률을 보였다.
GPT-4의 정답률은 head 개체 47.6%, torso 개체 36.5%, tail 개체 27.3%로 감소했다.
Llama 2-70B의 정답률은 head 27.9%, torso 10.3%, tail 9.8%로 감소했다.

Citater

"LLMs는 여전히 사실적 지식을 완벽하게 내재화하지 못하고 있다."
"LLM의 성능은 인기도가 높은 head 개체에서 가장 좋고, 인기도가 낮은 tail 개체에서 가장 낮다."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Head-to-Tail

by Kai Sun,Yifa... kl. arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.10168.pdf

Dybere Forespørgsler

LLM의 사실적 지식 수준을 높이기 위해서는 어떤 접근 방식이 필요할까?

LLM의 사실적 지식 수준을 향상시키기 위해서는 다양한 접근 방식이 필요합니다. 먼저, LLM이 헤드, 토르소, 테일 지식을 모두 내재화할 수 있도록 모델을 훈련시키는 것이 중요합니다. 이를 위해 훈련 데이터의 다양성과 양을 늘리는 것이 필요하며, 특히 희소한 지식에 대한 훈련 데이터를 보강하는 것이 중요합니다. 또한, LLM이 확신을 갖고 정확한 답변을 내놓을 수 있도록 모델의 신뢰도를 높이는 방법을 고려해야 합니다. 이를 위해 모델의 불확실성을 인식하고 "unsure"와 같은 답변을 허용하는 방법을 도입하여 모델이 확신 있는 답변을 내놓을 수 있도록 유도할 수 있습니다.

LLM과 지식 그래프의 장단점은 무엇이며, 이를 어떻게 결합할 수 있을까?

LLM과 지식 그래프는 각각의 장단점을 가지고 있습니다. LLM은 대규모의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 다양한 지식을 내재화할 수 있지만, 희소한 지식이나 특정 도메인에 대한 깊은 이해가 부족할 수 있습니다. 반면, 지식 그래프는 구조화된 형태로 실제 세계의 사실적 지식을 저장하고 있지만, 대규모의 업데이트와 확장이 어려울 수 있습니다.
두 가지 형태의 지식을 효과적으로 결합하기 위해서는 Dual Neural KGs와 같은 접근 방식을 고려할 수 있습니다. 이는 지식을 명시적인 트리플 형태로 저장하는 지식 그래프와 내재화된 임베딩 형태로 저장하는 LLM의 조화로운 결합을 의미합니다. 이를 통해 기계 이해와 자연스러운 대화를 위한 LLM의 혜택을 취하면서도 인간의 이해와 설명 가능성을 고려할 수 있습니다.

LLM의 사실적 지식 수준 향상이 실제 응용 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있을까?

LLM의 사실적 지식 수준이 향상되면 다양한 응용 분야에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, LLM이 더 많은 사실적 지식을 내재화하고 정확한 답변을 제공할 수 있게 되면, 검색 엔진, 대화형 시스템, 질의응답 시스템 등에서 더 효과적으로 활용될 수 있습니다. 또한, LLM이 희소한 지식이나 특정 도메인에 대한 이해를 향상시킬 경우, 전문가 시스템, 자동화된 지식 기반 시스템, 정보 검색 등에서 더 정확하고 신속한 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이러한 발전은 지식 기반 시스템의 성능 향상과 사용자 경험 개선에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.