대규모 언어 모델의 지식 그래프 완성 성능 향상 방법

Główne pojęcia

대규모 언어 모델의 추론 능력을 향상시키기 위해 지식 그래프의 구조 정보를 효과적으로 활용하는 방법을 제안한다.

Streszczenie

이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 지식 그래프 완성(KGC) 작업을 수행하는 방법을 탐구한다. KGC는 지식 그래프에서 누락된 트리플을 예측하는 작업이다. 기존 LLM 기반 KGC 방법은 LLM의 추론 능력을 충분히 활용하지 못하고 지식 그래프의 중요한 구조 정보를 간과하는 문제가 있다.

이 논문에서는 LLM에 지식 그래프의 구조 정보를 효과적으로 주입하는 방법을 제안한다. 먼저 기존 LLM 패러다임인 in-context learning과 instruction tuning을 구조 정보를 활용하도록 확장한다. 이를 통해 LLM이 지식 그래프의 구조 정보를 이해하고 활용할 수 있도록 한다.

또한 지식 접두사 어댑터(KoPA)라는 새로운 방법을 제안한다. KoPA는 지식 그래프의 구조 정보를 사전 학습된 구조 임베딩으로 표현하고, 이를 LLM의 텍스트 표현 공간으로 매핑하여 입력 프롬프트의 접두사로 활용한다. 이를 통해 LLM이 지식 그래프의 구조 정보를 이해하고 활용할 수 있도록 한다.

실험 결과, KoPA가 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보였으며, 특히 엔티티 예측 등 일반화 능력 측면에서 강점을 보였다. 이는 KoPA가 지식 그래프의 구조 정보를 효과적으로 LLM에 전달하여 구조 인식 추론 능력을 향상시킬 수 있음을 보여준다.

Statystyki

지식 그래프에는 관찰된 지식만 포함되어 있어 누락된 트리플이 많다.
기존 LLM 기반 KGC 방법은 LLM의 추론 능력을 충분히 활용하지 못하고 지식 그래프의 구조 정보를 간과한다.
KoPA는 지식 그래프의 구조 정보를 사전 학습된 구조 임베딩으로 표현하고, LLM의 텍스트 표현 공간으로 매핑하여 입력 프롬프트의 접두사로 활용한다.
KoPA는 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보였으며, 특히 엔티티 예측 등 일반화 능력 측면에서 강점을 보였다.

Cytaty

"LLMs lack the depth and precision of factual knowledge which always results in the hallucination [48] problem of LLMs."
"Besides, the structural intricacies of KGs such as sub-graph structure, relational patterns, and relative entities/relations are often overlooked."
"Such an approach fails to equip the LLMs with the awareness of the KG structure."

Kluczowe wnioski z

Making Large Language Models Perform Better in Knowledge Graph Completion

by Yichi Zhang,... o arxiv.org 04-16-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.06671.pdf

Głębsze pytania

질문 1

LLM에 지식 그래프의 구조 정보를 전달하는 다른 방법으로는 지식 그래프의 구조적 특성을 텍스트 형태로 변환하는 대신 그래프 자체를 LLM에 직접 입력하는 방법이 있습니다. 이를 위해 그래프를 인코딩하고 LLM이 그래프 구조를 이해하고 활용할 수 있도록 그래프 자체를 입력으로 사용하는 방식을 고려할 수 있습니다. 이러한 방법은 그래프 신경망을 활용하여 그래프 데이터를 LLM에 효과적으로 전달할 수 있습니다.

질문 2

LLM 기반 KGC 방법의 한계를 극복하기 위해 새로운 접근법으로는 다양한 지식 그래프 구조 정보를 활용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 그래프의 하위 그래프 구조, 관계 패턴, 상대적 엔티티/관계 등을 고려하여 LLM에 더 많은 구조적 정보를 제공할 수 있습니다. 또한, 다양한 지식 그래프 학습 기술을 활용하여 LLM이 복잡한 구조 정보를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

질문 3

LLM의 일반화 능력을 향상시키기 위해 지식 그래프 외에도 다른 지식 자원을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 영상 및 음성 데이터와 같은 멀티모달 데이터를 LLM에 통합하여 다양한 형태의 지식을 제공할 수 있습니다. 또한, 외부 지식 베이스나 온톨로지와 같은 외부 지식 그래프를 활용하여 LLM이 다양한 지식 영역을 이해하고 활용할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 이를 통해 LLM의 일반화 능력을 향상시키고 다양한 작업에 적용할 수 있습니다.