Die Verbesserung des Denkens von LLMs mit Wissensgraphen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben in vielen Bereichen grossen Einfluss genommen. Aber manchmal geben sie auch falsche Antworten, besonders wenn tiefes Nachdenken gefragt ist. Um das zu beheben, können wir Wissensgraphen (KGs) verwenden, die Informationen klar und geordnet speichern. Aber den besten Weg zu finden, diese KGs mit LLMs zu verlinken, ist noch nicht vollständig erforscht.

In dieser Arbeit schlagen wir eine Methode vor, die das Finden von Informationen und deren interaktive Nutzung kombiniert, um die Denkschritte basierend auf KGs zu unterstützen. Wir haben ein Modul namens Path-RAG entwickelt, um nützliche Wissensstücke aus KGs für das LLM-Reasoning zu ziehen. Indem wir die Denkfähigkeiten der LLMs mit den Verbindungen in KGs mischen, können wir bessere Ergebnisse beim Finden der richtigen Informationen erzielen.

Ausserdem nutzen wir die logischen Denkfähigkeiten der LLMs, um die Denkschritte klar und wiederholbar zu steuern. Diese logische Überprüfung sagt uns, wann wir aufhören sollen, nach weiteren Antworten zu suchen, was Fehler und Zeitverschwendung verhindert.

Um unsere Methode zu testen, haben wir viele Experimente durchgeführt, und unser Ansatz hat besser abgeschnitten als starke bestehende Methoden bei drei verschiedenen Tests, ohne zusätzliche Schulung zu benötigen.

Der Aufstieg grosser Sprachmodelle hat sowohl die Forscher als auch die Öffentlichkeit beeindruckt. Diese Modelle zeigen beeindruckende Denkfähigkeiten und lösen komplexe Probleme mit schrittweiser Logik. Allerdings sind diese Modelle nicht immer zuverlässig, insbesondere in Bereichen, wo Genauigkeit entscheidend ist, wie im Gesundheitswesen und in der wissenschaftlichen Forschung.

Wissensgraphen sind wertvolle Ressourcen, die hochwertige Informationen in einem strukturierten Format speichern, wie die Tripel in Wikidata oder YAGO. Diese Graphen bieten zuverlässiges Wissen, das das LLM-Reasoning verbessern kann. Jedes Wissensstück in einem KG kann auf seine Quelle überprüft werden, was hilft, seine Zuverlässigkeit zu bestätigen. Diese Nachvollziehbarkeit erleichtert das Verständnis des Denkprozesses und verbessert, wie diese Modelle effektiv genutzt werden können.

Trotz ihres Potenzials bringt die Nutzung von KGs mit LLMs mehrere Herausforderungen mit sich. Ein Hauptproblem ist, das genaue Wissen aus KGs abzurufen, um das Denken zu unterstützen. Bisherige Lösungen umfassten die direkte Abfrage, bei der Fragen als Abfragen agieren, um verwandte Tripel im KG zu finden, und die semantische Analyse, die Fragen in ausführbare Abfragen übersetzt. Die erste Methode hat jedoch Schwierigkeiten, wenn einige Tripel nicht genug Informationen haben. Die zweite Methode hat Herausforderungen, wenn die generierten Abfragen nicht umsetzbar sind.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, das Denkmodell effektiv auf das abgerufene Wissen anzuwenden. Existierende Lösungen umfassen das Feintuning von LLMs auf KG-Strukturen oder das Abrufen und Denken basierend auf Untergraphen in KGs. Die erste Methode garantiert jedoch nicht, dass alle Denkschritte im KG vorhanden sind. Die zweite Methode hat Schwierigkeiten zu entscheiden, wann der Denkprozess gestoppt werden soll, was zu Fehlern im Denken führen kann.

Um diese Herausforderungen anzugehen, stellen wir unsere Retrieval-Exploration-Methode vor, die durch Untergraphen auf dynamische Weise abruft und denkt. Das Path-RAG-Modul findet essentielles Wissen aus KGs, während unser System Schlüsselwörter generiert, um gründliche Suchen sicherzustellen und wichtige Denkpunkte nicht zu verpassen. Wir nutzen auch deduktives Denken, um den Entscheidungsprozess zu begleiten, was hilft, Fehler und unnötige Berechnungen zu vermeiden.

Wir implementieren eine Beam-Suchtechnik, die für Denkschritte innerhalb eines kontrollierten Suchbereichs konzipiert ist. Das hilft, den Denkprozess auf Kurs und logisch zu halten, wodurch Fehler minimiert werden.

Unsere Methode umfasst bedeutende Beiträge:

1. Einen einzigartigen Ansatz zum Abrufen und Erkunden von Denkschritten basierend auf KGs.
2. Deduktive Verifizierungszeichen, die anzeigen, wann man mit dem Denken aufhören soll, was die Effizienz verbessert.
3. Einen kombinierten Denkprozess, der die KG-Verbindungen für effektiveres Abrufen nutzt und die Effizienz aufrechterhält.

Viele Experimente zeigen, dass unsere trainingsfreie Methode weniger Rechenleistung benötigt, während sie dennoch bestehende Strategien in drei Tests übertrifft.

Unsere Methode, die in den bereitgestellten Abbildungen veranschaulicht wird, nutzt zwei Hauptmodule: Path-RAG und Deduktive-Verifizierungsgestützte Beam-Suche (DVBS). Das Path-RAG-Modul ruft relevante Knoten und Beziehungen aus KGs ab, während DVBS den LLMs hilft, die Beam-Suche bei den Kandidaten durchzuführen, um die besten Denkpunkte zu identifizieren.

Path-RAG funktioniert in drei Hauptschritten: Initialisierung, Abruf und Konstruktion von Denk-Kandidaten. Zuerst betten wir die Knoten und Kanten mit einem vortrainierten Sprachmodell ein und speichern diese in einer Nachbarschaftsstruktur. Dann generieren wir eine Liste von Schlüsselwörtern aus der Abfrage, um eine umfassende Abdeckung für spätere Entscheidungen zu gewährleisten.

Sobald potenzielle Knoten und Kanten identifiziert sind, bewerten wir die Denkschritte anhand dieser Verbindungen im KG. Das Punktesystem berücksichtigt unmittelbare Relevanz sowie längerfristige Auswirkungen, was einen ausgewogeneren Entscheidungsprozess ermöglicht.

Das DVBS-Modul hat drei Hauptschritte: Planung, Beam-Suche und deduktive Verifizierung. Bei der Planung können LLMs potenzielle Denkpunkte skizzieren. Die Beam-Suche beinhaltet die Auswahl der besten Denkschritte und die Entscheidung, ob man weiter erkunden oder aufhören soll. Die deduktive Verifizierung hilft zu bestätigen, ob ein Denkschritt logisch auf vorherige Schritte folgt, und gibt klare Signale, wann man aufhören sollte, wenn nötig.

In der experimentellen Phase haben wir drei Benchmark-Datensätze verwendet: WebQuestionSP, Complex WebQuestions und CR-LT-KGQA. Wir haben die Leistung mithilfe von F1, Hits@1 und Genauigkeitsmetriken in diesen Tests bewertet.

Wir haben unsere Methode mit mehreren Basisansätzen verglichen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass unser Ansatz konstant besser abschnitt als andere, selbst bei der Nutzung starker Modelle wie GPT-4. Die Leistung auf dem CR-LT-Datensatz war besonders bemerkenswert und zeigte die Anpassungsfähigkeit unserer Methode an komplexere Anfragen.

Eine detaillierte Ablationsstudie hob die Bedeutung spezifischer Komponenten innerhalb unserer Methode hervor. Das Entfernen von Path-RAG oder der Beam-Suche in DVBS führte zu spürbaren Leistungseinbussen, was ihre Wichtigkeit beim Umgang mit komplexen Denkaufgaben unterstreicht.

Um die Robustheit zu überprüfen, haben wir mehrere Einbettungsmodelle und Beam-Suchkonfigurationen getestet. Die Integration fortschrittlicher Modelle verbesserte die Gesamtleistung erheblich, während breitere und tiefere Suchen allgemein die Genauigkeit bis zu einem Punkt erhöhten, bevor abnehmende Erträge eintraten.

Wir haben auch die Effektivität unseres deduktiven Verifizierungsansatzes überprüft, der konsequent kürzere Denkpunkte näher an der Wahrheit lieferte im Vergleich zu anderen Methoden. Unsere Fehleranalyse zeigte, dass einige von Basismethoden generierte Wege ungültig waren, während unser schrittweiser Ansatz eine höhere Validitätsrate aufrechterhielt.

Um die Anwendbarkeit in der realen Welt zu validieren, haben wir eine Fallstudie präsentiert, in der unsere Methode mehrere Beschreibungen von iranischen Regierungsformen effektiv erfasste und bestehende Modelle in Detail und Genauigkeit übertraf.

Unsere Forschung macht deutlich, wie wichtig es ist, KGs mit LLMs zu integrieren, um das Denken zu verbessern, insbesondere in komplexen Szenarien. Während unsere vorgeschlagene Methode verbesserte Leistung zeigt, ist es trotzdem wichtig, Herausforderungen im Zusammenhang mit der praktischen Anwendung und dem Bedarf an hochwertigen externen Wissensquellen anzugehen.

Zusammenfassend stellt unsere Retrieval-Exploration-Methode einen bedeutenden Fortschritt bei der Verbesserung des LLM-Reasonings unter Verwendung strukturierter Kenntnisse aus KGs dar. Die Fähigkeit, das Denken zu leiten und die Wissensabfrage effektiv zu verbessern, geht auf frühere Einschränkungen ein und ebnet den Weg für zuverlässigere und transparentere Ergebnisse in verschiedenen Anwendungen. Zukünftige Arbeiten werden sich darauf konzentrieren, unsere Methode in diverseren Szenarien zu testen und Prozesse weiter zu optimieren, um die Rechenanforderungen zu reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit aufrechtzuerhalten.