Knowledge Graph Prompting Enhances Large Language Models with MindMap

Основні поняття

Knowledge Graph Prompting with MindMap enhances Large Language Models by integrating external knowledge for improved inference and transparency.

Анотація

• Large language models (LLMs) face challenges like incorporating new knowledge, generating hallucinations, and lack of transparency.
• MindMap proposes a novel prompting pipeline using knowledge graphs (KGs) to enhance LLMs' inference and transparency.
• MindMap enables LLMs to comprehend KG inputs and infer with a combination of implicit and external knowledge.
• The method elicits the mind map of LLMs, revealing their reasoning pathways based on the ontology of knowledge.
• Evaluation on diverse question & answering tasks, especially in medical domains, shows significant improvements over baselines.
• MindMap merges knowledge from LLMs and KGs for combined inference, demonstrating effectiveness and robustness.
• Codebase available at https://github.com/wyl-willing/MindMap.

Статистика

LLMs possess outdated knowledge and are inflexible to parameter updating.
LLMs are known to produce hallucinations with plausible-sounding but wrong outputs.
LLMs lack transparency due to their black-box nature.

Цитати

"Our method enables LLMs to comprehend KG inputs and infer with a combination of implicit and external knowledge."
"MindMap merges knowledge from LLMs and KGs for combined inference, demonstrating effectiveness and robustness."

Ключові висновки, отримані з

MindMap

by Yilin Wen,Zi... о arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.09729.pdf

Глибші Запити

질문 1

외부 지식을 지식 그래프(KGs)를 통합하는 것이 LLMs의 성능에 어떻게 영향을 미칠 수 있습니까?
외부 지식을 LLM에 통합하는 것은 LLM의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. KGs를 통합함으로써 LLM은 추가적인 명시적 지식을 활용하여 복잡한 추론 작업을 수행할 수 있습니다. KGs는 구조적인 형태로 정보를 제공하며, LLM이 이러한 정보를 이해하고 활용하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있도록 돕습니다. 외부 지식을 통합함으로써 LLM은 새로운 관점에서 문제를 해결하고 다양한 작업에 대해 더 효과적으로 대응할 수 있습니다.

질문 2

LLM 추론에 검색된 외부 지식에 의존하는 것의 잠재적인 단점이나 제한 사항은 무엇인가요?
검색된 외부 지식에 의존하는 것은 LLM 추론에 일부 제한 사항을 초래할 수 있습니다. 첫째, 검색된 지식의 정확성과 완전성에 의존하므로, 잘못된 정보가 포함된 경우 LLM이 부정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 둘째, 외부 지식의 한계에 따라 LLM이 복잡한 추론 작업을 수행하는 데 제한이 생길 수 있습니다. 또한, 외부 지식의 업데이트 및 관리에 대한 추가 비용과 노력이 필요할 수 있습니다. 따라서 외부 지식에만 의존하는 것은 LLM의 성능과 신뢰성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

질문 3

MindMap 개념을 AI 연구 이외의 다른 도메인이나 산업에 어떻게 적용할 수 있을까요?
MindMap 개념은 AI 연구뿐만 아니라 다른 다양한 도메인이나 산업에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자 데이터와 의학 지식을 통합하여 질병 진단 및 치료에 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 금융 분야에서는 금융 데이터와 시장 동향을 분석하여 투자 결정을 지원할 수 있습니다. 또한, 교육 분야에서는 학습자의 학습 경로를 개인화하고 지원하는 데 활용될 수 있습니다. MindMap은 다양한 분야에서 지식과 추론을 효과적으로 결합하여 문제 해결과 의사 결정을 지원할 수 있는 강력한 도구로 활용될 수 있습니다.