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核心概念
KnowGPT는 지식 그래프(KG)에서 추출한 관련 지식을 대규모 언어 모델(LLM)에 효과적으로 주입하여 질문 답변 성능을 크게 향상시킨다.
摘要
이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 질문 답변 성능을 향상시키기 위해 지식 그래프(KG)를 활용하는 KnowGPT 프레임워크를 제안한다.
- 지식 추출 모듈:
- 강화 학습 기반 경로 추출 전략(PRL)을 사용하여 질문 맥락과 관련된 정보를 효과적이고 간결하게 KG에서 추출한다.
- 경로 추출 시 도달성, 맥락 관련성, 간결성 등을 고려한 보상 함수를 설계하여 최적의 경로를 찾는다.
- 지식 주입 모듈:
- 다양한 경로 추출 전략과 프롬프트 템플릿을 활용하는 멀티 armed bandit(MAB) 기반 프롬프트 구성 전략을 제안한다.
- 질문 맥락에 따라 가장 적합한 경로 추출 방법과 프롬프트 템플릿을 자동으로 선택한다.
실험 결과, KnowGPT는 다양한 질문 답변 벤치마크에서 기존 방법들을 크게 능가하며, ChatGPT와 GPT-4 대비 각각 23.7%, 2.9% 향상된 성능을 보였다. 특히 OpenBookQA 공식 리더보드에서 91.6%의 정확도를 달성하여 인간 수준의 성능을 보였다.
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KnowGPT
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생산자가 생태계에서 식량을 만들 때, 영양분의 일부가 에너지로 전환된다.
구글은 기술 업계의 핵심 기업이며, 설립자 세르게이 브린과 현재 CEO 순다르 피차이가 중요한 인물로 연결되어 있다.
引用
"ChatGPT와 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델은 도메인 특화 지식이 부족하여 정확한 응답을 하지 못하는 경우가 많다."
"지식 그래프는 실세계 개체 간 관계를 구조화된 형태로 표현하므로, 대규모 언어 모델의 정확성을 크게 향상시킬 수 있다."
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지식 그래프의 품질 향상을 위한 자동화된 방법은 무엇이 있을까?
지식 그래프의 품질 향상을 위한 자동화된 방법에는 다양한 기술과 방법이 활용됩니다. 몇 가지 중요한 방법은 다음과 같습니다:
노이즈 제거 알고리즘: 실제 KG는 온라인 말뭉치를 기반으로 자동으로 구축되기 때문에 노이즈가 많을 수 있습니다. 노이즈 제거 알고리즘을 사용하여 KG의 품질을 향상시키는 방법이 있습니다.
지식 그래프 정제: KG의 정확성과 일관성을 높이기 위해 지식 그래프를 정제하는 방법이 있습니다. 이를 통해 KG의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
자동화된 업데이트 메커니즘: KG를 지속적으로 업데이트하고 유지하는 자동화된 메커니즘을 도입하여 신뢰할 수 있는 지식 그래프를 유지할 수 있습니다.
자기 감독 학습: KG의 품질을 향상시키기 위해 자기 감독 학습을 활용하는 방법이 있습니다. 이를 통해 KG의 오류를 식별하고 수정할 수 있습니다.
이러한 방법들을 결합하여 자동화된 방법을 통해 지식 그래프의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
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