Integration von Wissensgraphen und Sprachmodellen

Jüngste Fortschritte im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) haben verschiedene Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) stark beeinflusst. Dazu gehören Tools wie Chatbots, Textgenerierung und Sprachübersetzung. Ein wichtiger Faktor für diese Fortschritte sind die grossen Sprachmodelle (LLMs), die beeindruckende Fähigkeiten im Verständnis und der Generierung menschlicher Sprache gezeigt haben. Trotz ihrer bemerkenswerten Leistung haben LLMs einige Schwächen, wie das Erzeugen von falschen Informationen und das Fehlen spezifischen Wissens in bestimmten Bereichen. Diese Probleme können ihre Effektivität bei der Durchführung von Aufgaben in der realen Welt beeinträchtigen.

Eine Lösung zur Verbesserung der LLM-Leistung besteht darin, Wissensgraphen (KGs) zu integrieren. KGs sind strukturierte Möglichkeiten zur Organisation von Informationen, die die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten zeigen. Durch die Nutzung von KGs können LLMs auf gut organisierte Informationen zugreifen, was einige ihrer Begrenzungen adressiert. Ebenso stehen KGs bei ihrer Erstellung und Validierung vor Herausforderungen, und LLMs können auch in diesen Bereichen helfen. Diese komplementäre Beziehung hat zu einem wachsenden Trend geführt, KGs und LLMs zu kombinieren, um vertrauenswürdigere Ergebnisse zu erzielen.

Die Forschung hat eine Sammlung von Artikeln überprüft, die verschiedene Strategien für die Nutzung von KGs mit LLMs skizzieren. Diese Verschmelzung von Technologien bietet einen vielversprechenden Weg zur Verbesserung der Fähigkeiten von KI-Anwendungen. Durch die Analyse der aktuellen Methoden wurden zentrale Trends und gemeinsame Herausforderungen identifiziert, die sowohl Neulingen als auch erfahrenen Forschern helfen könnten, zu verstehen, wie man KGs und LLMs effektiv kombiniert.

Das rasante Wachstum der NLP-Technologien ist grösstenteils auf die Verfügbarkeit umfangreicher Datensätze und die gestiegene Rechenleistung zurückzuführen. Viele Grosse Sprachmodelle sind entstanden, wie Googles BERT, T5 und die GPT-Serie von OpenAI. Diese Modelle werden für verschiedene Aufgaben genutzt, darunter Übersetzung von Sprachen, Erstellung von Inhalten und Unterstützung virtueller Assistenten. LLMs haben beim Generieren von Texten glänzend abgeschnitten, was Anwendungen wie automatisiertes Schreiben und Geschichtenerzählen ermöglicht. Sie liefern auch präzise Übersetzungen, die die Kommunikation über Sprachgrenzen hinweg erleichtern, und helfen beim Zusammenfassen grosser Texte und der Analyse von Stimmungen.

Eine wesentliche Einschränkung von LLMs ist jedoch, dass das Wissen, das sie enthalten, seit ihrem Trainingsdatum feststeht. Daher können sie falsche oder unsinnige Informationen erzeugen, insbesondere in schnelllebigen Bereichen, in denen neue Daten entstehen. Ausserdem fehlt es ihnen oft an Interpretierbarkeit, was bedeutet, dass sie nicht klar erklären, wie sie zu bestimmten Schlussfolgerungen gelangen. Um diese Probleme anzugehen, wurden verschiedene Forschungsanstrengungen unternommen, um alternative Wissensquellen, wie linguistisches und graphenbasiertes Wissen, in LLMs zu integrieren. Diese Modelle, die das Sprachverständnis mit zusätzlichem Wissen verbessern, werden als wissensverstärkte vortrainierte Modelle (KEPLMs) bezeichnet.

Die Forschung zu KEPLMs hat Ansätze in zwei Hauptkategorien unterteilt: explizite und implizite Methoden. Explizite Methoden umfassen das Hinzufügen relevanten Wissens direkt in die Eingaben der LLMs oder die Verwendung externer Speicherquellen. Implizite Methoden basieren auf Wissen, das bereits in den LLMs aus ihrem Training vorhanden ist. Der Fokus auf Wissensgraphen hat zugenommen, da sie strukturiertes Wissen darstellen und LLMs erheblich ergänzen können, um deren Fähigkeiten zu verbessern.

Allerdings bringt der Aufbau von KGs Herausforderungen mit sich. Der Bau eines KGs kann zeitaufwendig und kostspielig sein und erfordert viele Schritte, wie das Extrahieren von Entitäten und das Zusammenführen von Wissen aus verschiedenen Quellen. Zudem sind KGs oft auf spezifische Bereiche beschränkt, was bedeutet, dass für verschiedene Anwendungen unterschiedliche KGs benötigt werden. Diese Einschränkung kann dazu führen, dass KGs veraltet sind, wenn sie nicht regelmässig aktualisiert werden. Während einige Forscher LLMs zur Hilfe beim Aufbau von KGs eingesetzt haben, dienen sie meist nur als Informationsgeber.

Der Fokus vieler Studien lag darauf, KGs zu nutzen, um LLMs zu unterstützen, indem externe Fakten bereitgestellt werden, während weniger Aufmerksamkeit darauf gerichtet wurde, wie LLMs KGs unterstützen können. Jüngste Forschungen haben begonnen, diese Lücke zu schliessen, indem die gegenseitigen Vorteile der Beziehung zwischen LLMs und KGs untersucht werden. Die aktuelle Untersuchung zielt darauf ab, über frühere Studien hinauszugehen, die hauptsächlich eine Richtung der Interaktion betonten, und stattdessen zu erforschen, wie die beiden besser zusammenarbeiten können.

Die Integration von KGs und LLMs kann zu einer besseren Leistung in einer Reihe von NLP-Aufgaben führen, wie z.B. der Erkennung benannter Entitäten und der Klassifizierung von Beziehungen. Indem untersucht wird, wie KGs LLMs verbessern können und wie LLMs den Aufbau und die Weiterentwicklung von KGs unterstützen können, identifizieren Forscher neue Wege, um die Stärken beider Technologien zu nutzen.

Um dies zu tun, haben Forscher einige Schlüsselfragen aufgeworfen: Wie können KGs die LLM-Fähigkeiten verbessern? In welchen Bereichen können LLMs KGs unterstützen und verbessern? Gibt es zusätzliche Vorteile, wenn KGs und LLMs zusammen verwendet werden? Zur Beantwortung dieser Fragen wurde nach Artikeln gesucht, die die Interaktion zwischen LLMs und KGs in den letzten Jahren behandelt haben. Diese Suche konzentrierte sich auf Originalforschungen, die über die Nutzung von KGs zur Verbesserung von LLMs und LLMs beim Aufbau oder der Validierung von KGs berichteten.

Die Ergebnisse werden helfen, Einblicke in die Vorteile der Kombination dieser Technologien zu geben. Die ersten Abschnitte werden Hintergrundinformationen zu LLMs und KGs behandeln, während die nachfolgenden Abschnitte die Forschungsfragen behandeln und Methoden erkunden, bei denen KGs in LLMs integriert, wie LLMs KGs stärken können und einige hybride Ansätze, die beide nutzen.

#Grosse Sprachmodelle (LLMs)

LLMs stellen eine Fortsetzung der Fortschritte bei vortrainierten Sprachmodellen (PLMs) dar. Zum Beispiel ist BERT, das 2018 eingeführt wurde, bekannt für seine Fähigkeit, den Kontext von Wörtern zu verstehen, indem es sowohl vorherige als auch nachfolgende Wörter im Eingabetext berücksichtigt. Das ursprüngliche GPT-Modell wurde ebenfalls im selben Jahr veröffentlicht und konzentrierte sich darauf, Texte zu generieren, indem das nächste Wort in einer Sequenz vorhergesagt wurde.

Im Laufe der Zeit sind Grösse und Komplexität von Sprachmodellen gestiegen, was zu beeindruckenden Fähigkeiten im Verständnis natürlicher Sprache geführt hat. Heute basieren alle LLMs auf der Transformatorarchitektur, die hervorragend darin ist, lange Datenfolgen durch ihren Selbstaufmerksamkeitsmechanismus zu verarbeiten. LLMs nehmen eine Sequenz von Text, die als Eingabe bezeichnet wird, auf. Diese Eingabe wird in eine Liste von Tokens umgewandelt, die das Modell verarbeitet, um ein Ergebnis zu erzeugen, indem neue Tokens generiert werden, bis ein bestimmter Stoppunkt erreicht ist.

LLMs können verschiedene Aufgaben ausführen, darunter das Beantworten von Fragen und das Generieren von Code. In letzter Zeit gibt es ein Interesse an multimodalen LLMs, die verschiedene Datentypen wie Bilder oder Audio neben Text verarbeiten können.

#Wissensgraphen (KGs)

Ein Wissensgraph ist eine strukturierte Darstellung von Informationen in Form eines gerichteten Graphen, wobei Knoten Entitäten oder Konzepte repräsentieren und Kanten die Beziehungen zwischen ihnen zeigen. KGs können Beziehungen effizient modellieren und Einblicke in die Bedeutungen von Wörtern basierend auf ihrem Kontext bieten. Sie werden in verschiedenen Bereichen wie Biologie und Finanzen weit eingesetzt und können als Quelle allgemeiner Informationen dienen, wie zum Beispiel im Google Knowledge Graph.

Der Aufbau von KGs umfasst typischerweise drei Schritte: Wissensakquisition, Wissensverfeinerung und Wissensevolution. Die Wissensakquisition sammelt Informationen aus verschiedenen Quellen, während die Wissensverfeinerung wesentliche Lücken in den extrahierten Daten behebt. Die Wissensevolution stellt sicher, dass KGs aktualisiert bleiben, während sich das Wissen im Laufe der Zeit ändert. Allerdings kann der Aufbau von KGs arbeitsintensiv sein und auf Crowdsourcing oder Text Mining-Techniken angewiesen sein, die beide ihre Einschränkungen haben.

#KGs, die von LLMs gestärkt werden

LLMs können KGs auf verschiedene Weisen unterstützen. Sie können beispielsweise Prognosen verbessern, indem sie zeitbezogene KG-Daten analysieren, insbesondere im Kontext zeitlicher Wissensgraphen (TKGs). Jüngste Forschungen zeigen, dass LLMs zukünftige Ereignisse effektiv vorhersagen können, indem sie vergangene Daten, die in TKGs dargestellt sind, verstehen.

Darüber hinaus können LLMs beim Aufbau von KGs effizienter helfen. Sie können verwendet werden, um Entitäten und Beziehungen aus Text zu identifizieren und Wissenslücken zu füllen. Verschiedene Methoden sind kürzlich entstanden, die es LLMs ermöglichen, KGs zu generieren oder spezifische KG-Aufgaben auszuführen, was ihr Potenzial zur Verbesserung des KG-Bauprozesses zeigt.

#Hybride Ansätze

Einige Methoden versuchen, ein einheitlicheres System zu schaffen, das KGs und LLMs kombiniert. Zum Beispiel wird im Fall von ERNIE textuelle Informationen aus LLMs mit Wissen aus KGs zusammengeführt, um eine einzige Merkmalsdarstellung zu schaffen. Dieser Ansatz führt zu einer verbesserten Leistung bei Aufgaben, die die Identifikation von Entitäten und die Klassifizierung von Beziehungen beinhalten.

Andere hybride Ansätze integrieren KG-Wissen innerhalb der LLM-Modelle selbst, was deren Reaktionsfähigkeit auf kontextuelle Informationen verbessert. Diese Strategien haben vielversprechende Ergebnisse in Aufgaben gezeigt, die ein besseres Verständnis von Semantik erfordern.

#Thematische Analyse

Die verschiedenen Methoden zur Kombination von KGs und LLMs können als "Add-ons" oder "Joint"-Ansätze kategorisiert werden. Add-on-Methoden behandeln KGs und LLMs als separate Werkzeuge, die sich gegenseitig ergänzen. Dies kann die Skalierbarkeit verbessern, die Kosten reduzieren und Flexibilität bieten. Joint-Methoden kombinieren die Stärken beider Technologien, um die Leistung bei spezifischen Aufgaben zu verbessern, insbesondere in Bereichen, die ein tiefes Verständnis von Wissen erfordern.

#Stärken und Einschränkungen bestehender Forschung

Die Zusammenarbeit von KGs und LLMs hat bemerkenswerte Stärken, insbesondere bei der Verbesserung der Leistung und Interpretierbarkeit in KI-Modellen. Während viele Ansätze die Verständlichkeit von Ergebnissen verbessert haben, gibt es auch Einschränkungen. Ein grosses Problem ist die Verfügbarkeit von KGs für spezifische Bereiche, was die Effektivität ihrer Integration einschränken kann.

Ausserdem kann die Abhängigkeit von LLMs zum Aufbau von KGs zu Ungenauigkeiten führen, da LLMs falsche Informationen erzeugen können. Darüber hinaus erfordert die Integration von KGs und LLMs oft mehr Ressourcen, was ihre Anwendung in realen Szenarien komplizieren kann.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Kombination von Wissensgraphen und grossen Sprachmodellen grosses Potenzial hat, KI-Systeme zu verbessern und sie zuverlässiger und kontextbewusster zu machen. Dieser gemeinsame Ansatz kann Aufgaben wie die Erkennung von Entitäten und das Schlussfolgern verbessern, obwohl einige Herausforderungen bestehen bleiben. Zukünftige Studien könnten sich darauf konzentrieren, die Integration von KGs und LLMs zu optimieren, um den Ressourcenverbrauch zu reduzieren und die Wissensgenauigkeit in sich schnell entwickelnden Bereichen zu verbessern.

Der Weg, KGs und LLMs effektiv zu kombinieren, ist entscheidend für die Schaffung robusterer KI-Systeme. Die Erkenntnisse aus dieser Forschung werden den Weg für zukünftige Fortschritte und Anwendungen in verschiedenen Bereichen ebnen und letztendlich die Fähigkeiten von KI bei der Verarbeitung und dem Verständnis menschlichen Wissens verbessern.