Fortschrittliche Sprachmodelle mit Wissensgraphen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind mächtige Tools, die verschiedene Aufgaben erledigen können, indem sie aus riesigen Datenmengen lernen. Allerdings kann es schwierig sein, diese Modelle an spezifische Aufgaben anzupassen, und es braucht viele Ressourcen. Parameter-effizientes Feintuning (PEFT) ist eine Methode, die es ermöglicht, LLMs anzupassen, während weniger Ressourcen verwendet werden, indem nur eine kleine Anzahl von Parametern feinjustiert wird. In diesem Papier wird eine neue Technik namens wissensbasierte Anpassung vorgestellt, die darauf abzielt, PEFT durch die Integration von Wissensgraphen zu verbessern.

#Hintergrund zum Parameter-effizienten Feintuning

PEFT ist wichtig, weil es LLMs ermöglicht, sich an neue Aufgaben anzupassen, ohne dass eine umfangreiche Neutrainierung nötig ist. Traditionelle Methoden beinhalten oft die Änderung vieler Parameter im Modell, was in Bezug auf Zeit und Rechenleistung teuer sein kann. Stattdessen hält PEFT die meisten Parameter des Modells unverändert und konzentriert sich darauf, nur eine kleine Auswahl feinzujustieren, was es zu einem effizienteren Ansatz macht.

Eine gängige PEFT-Methode ist LoRA, die kleine Module namens Adapter trainiert, die mit dem grösseren Modell zusammenarbeiten. Das ermöglicht effektives Training, ohne das gesamte Modell zu verändern.

#Wissensgraphen und ihre Rolle

Wissensgraphen (KGs) sind strukturierte Sammlungen von Informationen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Wissensstücken darstellen. Sie können die Leistung von Sprachmodellen verbessern, indem sie zusätzlichen Kontext bieten, den das Modell nutzen kann, um Fragen zu beantworten oder relevante Texte zu generieren.

Früher erforderte die Integration von KGs in Sprachmodelle oft eine vollständige Neutrainierung des Modells, was für LLMs nicht geeignet ist. Unser Ziel ist es, einen Weg zu finden, KGs effektiv zu nutzen, ohne eine vollständige Neutrainierung durchführen zu müssen, was den Prozess effizienter macht.

#Einführung von KnowLA

Um diese Herausforderungen anzugehen, stellen wir KnowLA vor, eine Methode, die KGs während des PEFT-Prozesses in LLMs integriert. KnowLA fügt dem Sprachmodell eine Anpassungsschicht hinzu, die die Entitäten im Eingangstext mit ihren entsprechenden Einbettungen im Wissensgraphen verknüpft. Dadurch verbessert sich die Fähigkeit des Modells, Wissen aus dem KG zu nutzen, während die Mehrheit der Parameter des Modells unverändert bleibt.

#Wie KnowLA funktioniert

#Anpassungsschicht

Die Anpassungsschicht von KnowLA integriert die Einbettungen des Wissensgraphen in das Sprachmodell. Die Schicht verbindet die Eingabewörter mit relevanten Entitäten aus dem Wissensgraphen. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, die zusätzlichen Informationen der KGs zu nutzen, ohne die Hauptparameter des LLM zu verändern.

#Trainingsprozess

Während des Trainingsprozesses frieren wir die Parameter des LLM und die Einbettungen des Wissensgraphen ein. Nur die Anpassungsschicht wird mit spezifischen Instruktionsdaten trainiert. So behält das Modell sein ursprüngliches Wissen und gewinnt gleichzeitig neue Einsichten aus dem Wissensgraphen.

#Experimente und Ergebnisse

Um die Effektivität von KnowLA zu testen, haben wir Experimente zu verschiedenen Aufgaben mit beliebten LLMs durchgeführt. Wir haben das Modell an sechs verschiedenen Benchmarks evaluiert, darunter Denkaufgaben und Frage-Antwort-Herausforderungen.

#Leistungsevaluation

Die Ergebnisse zeigten, dass KnowLA die Leistung des Sprachmodells im Vergleich zu traditionellen Methoden deutlich verbesserte. Es konnte sogar mit weniger Parametern bessere Ergebnisse erzielen als andere Ansätze wie Alpaca2. Das zeigt, dass die Integration von Wissen aus KGs die Denk- und Antwortgenerierungsfähigkeiten des Modells verbessern kann.

#Robustheit

Wir haben auch die Robustheit von KnowLA getestet, indem wir es mit verschiedenen LLMs, unterschiedlichen Instruktionsdaten und alternativen PEFT-Methoden ausprobiert haben. Die Ergebnisse blieben über verschiedene Setups hinweg konsistent, was darauf hindeutet, dass KnowLA eine zuverlässige Methode zur Verbesserung der Sprachmodellleistung ist.

#Erkenntnisse aus den Experimenten

#Aktivierung von Wissen

Eine wichtige Erkenntnis aus unseren Experimenten war, dass KnowLA helfen kann, relevantes Wissen, das bereits im LLM vorhanden ist, zu aktivieren. Oft gibt das Modell falsche Antworten, nicht weil es die Informationen nicht hat, sondern weil es nicht in der Lage ist, das relevante Wissen in Reaktion auf die Eingabeaufforderungen zu nutzen. KnowLA geht dieses Problem effektiv an, indem es das notwendige Wissen an die Oberfläche bringt.

#Raum-Ausrichtung

Wir haben auch untersucht, wie KnowLA den Repräsentationsraum des Wissensgraphen mit dem des Sprachmodells ausrichtet. Diese Ausrichtung ermöglicht es dem Modell, Wissen während des Entscheidungsprozesses effektiver zu nutzen. Eine verbesserte Ausrichtung führt zu besseren Ergebnissen bei der Vorhersage korrekter Antworten und der Bereitstellung relevanter Reaktionen.

#Wissensinjektionsmethoden

Historisch gab es mehrere Methoden, um Wissen in Sprachmodelle zu injizieren. Die erste Methode besteht darin, Einbettungen des Wissensgraphen direkt in die Eingabeschicht des Modells zu integrieren. Dies erfordert jedoch normalerweise, das gesamte Modell zu aktualisieren, was für grössere LLMs nicht praktikabel ist.

Die zweite Methode verwandelt Tripel aus dem Wissensgraphen in natürliche Sprachsätze, die das Sprachmodell zum Trainieren verwenden kann. Die dritte Methode führt Adapter ein, die dem Modell helfen, aus dem Wissensgraphen zu lernen, ohne seine Kernstruktur erheblich zu verändern.

KnowLA fällt unter eine neue Kategorie der Wissensinjektion, die speziell für LLMs entwickelt wurde. Es verwendet einen Wissensadapter während des PEFT-Prozesses, um die Fähigkeiten des Modells zu verbessern und die Trainingsprozess effizient und handhabbar zu halten.

#Rahmen von KnowLA

KnowLA besteht aus drei Hauptkomponenten:

1. Entitätenverlinkung: In diesem Schritt werden relevante Entitäten aus dem Wissensgraphen identifiziert und mit den Tokens im Eingangstext verknüpft. Wir verwenden Algorithmen, um wichtige Tokens zu erkennen und sie den entsprechenden Entitäten zuzuordnen.

2. Wissenszuordnung und -injektion: In dieser Komponente ordnen wir die Entitäteneinbettungen aus dem Wissensgraphen dem Repräsentationsraum des Sprachmodells zu. Dieser Schritt stellt sicher, dass das zusätzliche Wissen effektiv in das Verständnis des Modells integriert wird.

3. Wissensfusion: Schliesslich fusionieren wir die Repräsentationen der Tokens mit ihren entsprechenden Entitäteneinbettungen. Dieser Prozess schafft eine reichhaltigere und informativere Repräsentation, die die Leistung des Sprachmodells verbessert.

#Ergebnisse aus verschiedenen Aufgaben

Wir haben KnowLA bei verschiedenen Aufgaben getestet, einschliesslich Multiple-Choice-Fragen und Closed-Book-Fragen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Methode konsequent besser abschnitt als andere bestehende Ansätze.

Bei der Beantwortung von Multiple-Choice-Fragen verbesserte KnowLA die Genauigkeit des Sprachmodells über verschiedene Datensätze hinweg. Bei der Bewertung von Closed-Book-Aufgaben half KnowLA dem Modell, genauere Antworten zu geben, indem es seine Textrepräsentationen mit eingebettetem Wissen bereicherte.

#Fazit

KnowLA zeigt einen bedeutenden Fortschritt bei der Integration von Wissensgraphen in grosse Sprachmodelle während des parameter-effizienten Feintuning-Prozesses. Durch die effektive Einbindung von KGs verbessert diese Methode die Denk- und Antwortgenerierungsfähigkeiten des Modells, ohne umfangreiche Neutrainierungen erforderlich zu machen. Zukünftige Arbeiten könnten die Hinzufügung mehrerer Wissensgraphen und weitere Verbesserungen bei den Mechanismen zur Aktualisierung von Wissen erkunden.

#Zukünftige Richtungen

Während wir an diesem Werk weiterbauen, gibt es mehrere Bereiche zur Verbesserung. Zuerst könnte die Kombination mehrerer Wissensgraphen zu einer umfassenderen Wissensrepräsentation und -übertragung führen. Forscher können auch inkrementelle Lernmethoden untersuchen, um dynamische Updates für Wissensgraphen und Sprachmodelle zu ermöglichen.

Schliesslich wird die Untersuchung der Effizienz und Effektivität verschiedener Einbettungsmodelle Einblicke in die Optimierung der Integration von Wissen in Sprachmodelle liefern. Mit diesen Fortschritten werden die potenziellen Anwendungen von Sprachmodellen erweitert, was noch ausgeklügeltere und genauere Interaktionen in verschiedenen Bereichen ermöglicht.