이 연구에서는 대규모 언어 모델인 Llama 2를 활용하여 지식 그래프의 관계 예측 작업을 수행하였다. 기존의 지식 그래프 완성 모델들은 주로 그래프 구조 정보나 노드 설명 텍스트를 활용하였지만, 본 연구에서는 노드 이름만을 사용하여 효과적으로 관계를 예측할 수 있음을 보였다.
실험 결과, Llama 2를 활용한 모델이 널리 사용되는 FreeBase 벤치마크에서 기존 최고 성능을 뛰어넘는 점수를 달성하였다. 또한 WordNet 데이터셋에서도 기존 모델들과 유사한 수준의 성능을 보였다.
특히 본 모델은 학습에 사용되지 않은 노드에 대해서도 효과적으로 관계를 예측할 수 있는 인덕티브 설정에서도 우수한 성능을 보였다. 이는 대규모 언어 모델이 노드 이름만으로도 지식 그래프의 관계를 잘 학습할 수 있음을 보여준다.
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