Wie umfangreich ist das Faktenwissen von Großen Sprachmodellen (LLMs)?

Основні поняття

Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT und GPT-4 haben zwar beeindruckende Fähigkeiten beim Internalisieren von Wissen und Beantworten von allgemeinen Anfragen, zeigen aber erhebliche Schwächen beim Wissen über nuancierte, domänenspezifische Details und sind anfällig für Halluzinationen. Die Studie untersucht, wie umfangreich das Faktenwissen dieser LLMs tatsächlich ist.

Анотація

Die Studie führt eine umfassende Bewertung des Faktenwissens von 16 öffentlich verfügbaren LLMs durch. Dafür wurde der "Head-to-Tail"-Benchmark entwickelt, der 18.000 Frage-Antwort-Paare zu populären (Head), mittelpopulären (Torso) und seltenen (Tail) Fakten umfasst.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Genauigkeit der LLMs beim Beantworten von Fakten in der Reihenfolge von Head, Torso und Tail abnimmt. Selbst für die 0,5% populärsten Entitäten in beliebten Domänen wie Filme können die getesteten LLMs maximal etwa 60% der Fragen korrekt beantworten. Normale Methoden zur Verbesserung von LLMs, wie eine Erhöhung der Modellgröße oder Instruktionsverfeinerung, führen nicht zwangsläufig zu einem umfangreicheren Faktenwissen, was den Bedarf für effektivere Ansätze zur Steigerung der Faktentreue von LLMs unterstreicht.

Статистика

47,6% der Kopf-Fakten (Head) werden von GPT-4 korrekt beantwortet, aber nur 27,3% der Schwanz-Fakten (Tail).
Für Llama 2-70B beträgt die Genauigkeit bei Kopf-Fakten 27,9%, bei Schwanz-Fakten nur 7,5%.
Selbst für die 10% populärsten Kopf-Fakten erreicht GPT-4 nur eine Genauigkeit von 46%.

Цитати

"Überraschenderweise ist die Frage-Antwort-Genauigkeit selbst für die Kopf-Entitäten noch gering (z.B. erreicht GPT-4 eine Genauigkeit von 48% im offenen Bereich)."
"Normale Methoden zur Verbesserung von LLMs, wie eine Erhöhung der Modellgröße oder Instruktionsverfeinerung, führen nicht zwangsläufig zu einem umfangreicheren Faktenwissen, was den Bedarf für effektivere Ansätze zur Steigerung der Faktentreue von LLMs unterstreicht."

Ключові висновки, отримані з

Head-to-Tail

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

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

Глибші Запити

Wie können Große Sprachmodelle so erweitert werden, dass sie auch seltenes (Tail-)Wissen zuverlässig abrufen und wiedergeben können?

Um Große Sprachmodelle (LLMs) zu verbessern, damit sie auch seltenes Wissen zuverlässig abrufen und wiedergeben können, gibt es verschiedene Ansätze:

Datenqualität und -vielfalt: Eine Möglichkeit besteht darin, die Trainingsdaten der LLMs zu erweitern, um auch seltenes Wissen abzudecken. Dies kann durch die Integration von verschiedenen Wissensquellen erfolgen, um eine breitere Vielfalt an Informationen zu liefern.

Fine-Tuning für Tail-Wissen: Durch gezieltes Fine-Tuning der LLMs auf spezifische Datensätze oder Domänen, die seltenes Wissen enthalten, können die Modelle besser auf dieses Wissen eingestellt werden.

Hybride Modelle: Die Kombination von LLMs mit spezialisierten Modellen, die auf die Repräsentation und den Abruf von seltenem Wissen spezialisiert sind, kann eine effektive Strategie sein. Diese hybriden Modelle können das Beste aus beiden Welten vereinen.

Aktives Lernen: Durch den Einsatz von aktiven Lernstrategien können LLMs gezielt dazu gebracht werden, nach seltenem Wissen zu suchen und dieses zu internalisieren. Dies kann durch gezielte Rückmeldungen und Anreize erfolgen.

Wissensgraphenintegration: Die Integration von Wissensgraphen in die LLMs kann dazu beitragen, seltenes Wissen strukturiert und effizient abzurufen. Indem die Modelle sowohl auf symbolische als auch auf neuronale Repräsentationen zugreifen können, wird die Abdeckung von Wissen verbessert.

Welche Ansätze jenseits von Modellgrößenerhöhung und Instruktionsverfeinerung könnten das Faktenwissen von LLMs signifikant verbessern?

Abgesehen von der Erhöhung der Modellgröße und der Verfeinerung von Anweisungen gibt es weitere Ansätze, um das Faktenwissen von LLMs signifikant zu verbessern:

Multi-Task-Learning: Durch das Training von LLMs auf mehreren Aufgaben gleichzeitig können sie ein breiteres Spektrum an Wissen internalisieren und besser auf verschiedene Arten von Informationen zugreifen.

External Memory Modules: Die Integration von externen Speichermodulen in LLMs kann dazu beitragen, dass sie auf umfangreiches Wissen zugreifen und dieses effizient abrufen können, insbesondere wenn es um seltenes oder kontextabhängiges Wissen geht.

Explainable AI: Durch die Implementierung von Mechanismen zur Erklärbarkeit in LLMs können sie transparenter machen, wie sie zu ihren Antworten kommen. Dies kann dazu beitragen, das Vertrauen in die Faktenkenntnisse der Modelle zu stärken.

Domain-Specific Training: Das gezielte Training von LLMs in spezifischen Domänen oder Branchen kann dazu beitragen, dass sie Fachwissen besser internalisieren und genauere Antworten auf fachspezifische Fragen liefern.

Active Learning Strategies: Durch den Einsatz von aktiven Lernstrategien können LLMs gezielt dazu gebracht werden, nach fehlendem Wissen zu suchen und dieses zu erlernen. Dies kann dazu beitragen, Lücken im Faktenwissen der Modelle zu schließen.

Inwiefern können Wissensrepräsentationen in symbolischer Form (Wissensgraphen) und neuronaler Form (Sprachmodelle) sinnvoll kombiniert werden, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen?

Die Kombination von Wissensrepräsentationen in symbolischer Form, wie sie in Wissensgraphen vorliegen, und neuronalen Formen, wie sie in Sprachmodellen wie LLMs verwendet werden, kann viele Vorteile bieten:

Kontextualisierung von Wissen: Wissensgraphen bieten strukturierte und kontextunabhängige Informationen, während LLMs kontextabhängiges Verständnis liefern. Durch die Kombination können Modelle Wissen sowohl in einem strukturierten als auch in einem kontextuellen Rahmen verstehen.

Faktenvernetzung: Wissensgraphen ermöglichen es, Fakten und Beziehungen zwischen Entitäten klar darzustellen, während LLMs eine breite Palette von Informationen verarbeiten können. Durch die Kombination können Modelle komplexe Beziehungen zwischen Fakten herstellen und tiefergehendes Verständnis entwickeln.

Erklärbarkeit und Vertrauen: Die Verwendung von Wissensgraphen in Kombination mit LLMs kann dazu beitragen, die Erklärbarkeit von Entscheidungen zu verbessern. Modelle können auf strukturierte Informationen zurückgreifen, um ihre Antworten zu begründen, was das Vertrauen in ihre Fähigkeiten stärkt.

Effiziente Wissensintegration: Durch die Kombination von symbolischen und neuronalen Repräsentationen können Modelle Wissen effizienter integrieren und abrufen. Dies ermöglicht es ihnen, auf eine Vielzahl von Informationsquellen zuzugreifen und komplexe Probleme zu lösen.

Insgesamt kann die Kombination von Wissensgraphen und Sprachmodellen dazu beitragen, die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen zu verbessern und eine umfassendere und präzisere Verarbeitung von Wissen zu ermöglichen.