登入
核心概念
大型語言模型 (LLM) 在複雜推理任務中表現出色，但仍面臨知識過時、幻覺和決策不透明等問題。知識圖譜 (KG) 可以為 LLM 提供明確且可編輯的知識，以減輕這些問題。然而，現有的 KG 增強型 LLM 方法無法根據問題語義自適應地探索 KG 中的推理路徑，也無法自我修正錯誤的推理路徑，導致效率和效果瓶頸。
摘要
客製化摘要
使用 AI 重寫
產生引用格式
翻譯原文
翻譯成其他語言
產生心智圖
從原文內容
前往原文
arxiv.org
Plan-on-Graph: Self-Correcting Adaptive Planning of Large Language Model on Knowledge Graphs
論文標題： Plan-on-Graph: 基於知識圖譜的大型語言模型自我修正自適應規劃
作者： Liyi Chen, Panrong Tong, Zhongming Jin, Ying Sun, Jieping Ye, Hui Xiong
研究目標： 本文旨在解決現有知識圖譜增強型大型語言模型 (LLM) 方法在推理過程中缺乏自適應性和自我修正能力的問題，提出了一種名為 Plan-on-Graph (PoG) 的新型自我修正自適應規劃範例。
方法： PoG 首先將問題分解為多個包含條件的子目標，作為規劃探索的指南。然後，它會重複以下過程，直到得出答案：自適應地探索推理路徑以訪問相關的知識圖譜數據、更新記憶以提供用於反思的歷史檢索和推理信息，以及反思是否需要自我修正推理路徑。PoG 設計了三種機制來實現自適應自我修正規劃：(1) 指導：利用問題中的條件，通過將任務分解為包含條件的子目標來更好地指導自適應探索。(2) 記憶：記憶中存儲的信息為反思提供歷史檢索和推理信息。(3) 反思：為了確定是繼續還是自我修正當前的推理路徑，設計了一種反思機制，利用 LLM 根據記憶中的信息來推理是否需要考慮其他實體進行新的探索，並決定要回溯到哪些實體進行自我修正。
主要發現： 在三個真實世界知識圖譜問答數據集（CWQ、WebQSP 和 GrailQA）上進行的實驗表明，PoG 在有效性和效率方面均優於現有方法。
主要結論： PoG 的自我修正自適應規劃範例有效地提高了 LLM 在知識圖譜問答任務中的推理能力和效率。
意義： 本研究為知識圖譜增強型 LLM 的發展提供了新的思路，並為解決複雜問答任務提供了有效的解決方案。
局限性和未來研究： 未來的工作可以探索將 PoG 擴展到其他知識密集型任務，例如文本摘要和對話系統。此外，還可以進一步研究如何提高 PoG 的可解釋性和可控性。
統計資料
在 CWQ 數據集上，PoG 的 LLM 調用次數減少了 40.8%，輸入詞元消耗量減少了 4.6%，輸出詞元產生量減少了 76.2%，整體速度提高了 4 倍以上。
在 GrailQA 數據集上，PoG 的 zero-shot 子集準確率明顯優於所有微調的 KG 增強型 LLM。
深入探究
如何將 PoG 的自我修正自適應規劃範例應用於處理動態知識圖譜？
將 PoG 應用於處理動態知識圖譜是一個值得探討的方向，需要進行一些調整和擴展：
動態記憶體機制: PoG 現有的記憶體機制主要針對靜態知識圖譜設計。面對動態知識圖譜，需要加入時間戳記，記錄每個三元組的有效時間段，並設計相應的更新策略，例如定期刪除過期資訊、動態調整記憶體容量等。
增量式路徑探索: 對於新增的知識圖譜資訊，PoG 可以採用增量式路徑探索策略，即僅探索與新增資訊相關的路徑，避免重複探索整個圖譜，提高效率。
考慮時間因素的反射機制: 在反射階段，PoG 需要考慮時間因素對推理結果的影響。例如，對於涉及時間順序的問題，需要根據時間線索選擇正確的路徑。
結合動態知識圖譜嵌入: 動態知識圖譜嵌入技術可以捕捉實體和關係隨時間的變化。將其融入 PoG 可以幫助模型更好地理解動態知識，提高推理準確性。
總之，將 PoG 應用於動態知識圖譜需要克服一些挑戰，但通過適當的調整和擴展，PoG 的自我修正自適應規劃範例在處理動態知識方面具有很大的潛力。
如果知識圖譜本身存在錯誤或不完整，PoG 如何確保推理的準確性？
即使知識圖譜存在錯誤或不完整，PoG 仍可通過以下機制提高推理的準確性：
多路徑探索與比較: PoG 的自適應路徑探索機制允許探索多條候選推理路徑，並利用 LLM 對這些路徑進行語義層面的比較和評估，從而降低單一路徑錯誤帶來的影響。
結合 LLM 的常識推理: 當知識圖譜資訊不足時，PoG 可以借助 LLM 本身的常識推理能力進行補充，例如利用預訓練語言模型中蘊含的語義關聯性進行推斷，彌補知識圖譜的不足。
引入外部知識: 對於知識圖譜中缺失的資訊，PoG 可以通過查詢外部知識庫或網路資源進行補充，例如利用維基百科、百度百科等獲取更全面的資訊。
不確定性推理: PoG 可以引入不確定性推理機制，例如概率圖模型，對不同推理路徑的可信度進行評估，並給出帶有置信度的答案，而不是僅僅提供一個確定的答案。
然而，必須承認，知識圖譜的錯誤和不完整性會不可避免地影響 PoG 的推理準確性。 儘管 PoG 可以通過上述機制減輕這些影響，但要完全消除這些影響，還需要進一步研究更強大的知識圖譜推理和錯誤糾正技術。
能否結合其他技術，例如強化學習，進一步提升 PoG 的性能和效率？
結合強化學習等技術的確可以進一步提升 PoG 的性能和效率：
強化學習優化路徑探索: 可以將路徑探索過程建模為一個強化學習問題，將 LLM 作為代理，通過與環境（知識圖譜）互動學習最佳探索策略，例如選擇最有可能導向正確答案的路徑，減少不必要的探索，提高效率。
獎勵函數設計: 設計合理的獎勵函數對於強化學習至關重要。可以考慮以下因素：找到正確答案的獎勵、探索步數的懲罰、發現新知識的獎勵等。
基於強化學習的自我修正: 可以利用強化學習訓練一個模型，專門用於評估 PoG 當前推理路徑的正確性，並決定是否需要進行自我修正以及如何修正。
結合模仿學習: 在訓練初期，可以使用現有的 KGQA 資料集作為示範，讓 LLM 模仿專家系統的推理過程，加快強化學習的收斂速度。
總之，結合強化學習等技術可以為 PoG 的發展帶來新的可能性，通過優化路徑探索策略、自我修正機制等方面，進一步提升其性能和效率。
0
© 2024 by Linnk AI