Améliorer la complétion des graphes de connaissances avec des LLMs
Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la précision de la complétion des graphes de connaissances en utilisant de grands modèles de langage.
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Table des matières
- Le Problème de l'Incomplétude
- Approches Traditionnelles de Complétion de KG
- Transition vers les Grands Modèles de Langage
- Le Besoin d'Amélioration
- Un Nouveau Cadre pour la Complétion de KG
- Processus de Finetuning Expliqué
- Injecter des Connaissances dans le LLM
- Expérimentation et Résultats
- L'Importance des Méthodes d'Échantillonnage
- Construction des Instructions
- Analyse des Métriques de Performance
- Comparaison de Différentes Approches
- Perspectives Futures
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Les Graphes de connaissances (KGs) sont des structures qui stockent des infos du monde réel en connectant différentes données à travers des relations définies. Dans un KG, les entités, comme les personnes ou les lieux, sont représentées par des nœuds, tandis que les relations entre elles sont montrées par des arêtes. Ces relations forment des faits au format triplet : (entité principale, relation, entité finale).
Par exemple, un fait simple pourrait être représenté comme (Tour Eiffel, située_à, Paris). Les KGs sont super utiles dans plein d'applis comme répondre à des questions et faire des recommandations, mais ils font souvent face à un problème connu sous le nom d'incomplétude. Ça signifie que tous les faits ne peuvent pas être capturés dans le graphe, ce qui peut mener à des erreurs dans l'utilisation du KG.
Le Problème de l'Incomplétude
L'incomplétude dans les KGs peut affecter la performance des applis qui en dépendent. Par exemple, si on pose une question sur un fait manquant, le KG pourrait ne pas donner une réponse précise parce que l'info requise est simplement absente. Pour régler ce problème, des chercheurs ont créé des modèles qui essaient de prédire les faits manquants en inférant à partir de ce qui est déjà connu dans le KG. Ces modèles sont appelés modèles de complétion de KG.
Approches Traditionnelles de Complétion de KG
Traditionnellement, la complétion de KG repose sur des méthodes d'encodage. Ces méthodes calculent un score pour les entités manquantes potentielles en fonction de leurs relations avec les entités connues, les classant pour choisir les candidats les plus probables. Les Embeddings d'entité et de relation peuvent être appris en utilisant la structure du KG ou à travers des données textuelles pertinentes pour les entités.
Récemment, l'émergence de Grands Modèles de Langage (LLMs) a changé la donne concernant la manière dont les KGs sont complétés. Les LLMs sont formés sur de grandes quantités de données et peuvent générer du texte, ce qui les rend utiles pour générer des complétions basées sur le contexte du KG.
Transition vers les Grands Modèles de Langage
Certaines approches modernes convertissent les tâches de complétion de KG en un format de génération de texte. Ça veut dire qu’au lieu de se concentrer uniquement sur les relations dans le KG, les modèles traduisent d'abord la requête de complétion en un style de langage naturel. Ils utilisent ensuite un LLM pour générer une réponse, qui doit être ensuite reliée aux entités dans le KG. Cependant, ce re-lien peut introduire des erreurs parce que le texte généré ne s'aligne pas toujours parfaitement avec les entités prédéfinies.
Par exemple, si un LLM génère une réponse qui ne mentionne pas explicitement une entité du KG, il faut établir la connexion avec le KG à travers des étapes supplémentaires, ce qui peut mener à des prédictions incorrectes.
Le Besoin d'Amélioration
Beaucoup des méthodes existantes qui utilisent des LLMs pour la complétion de KG ne maximisent pas les capacités de raisonnement de ces modèles. Elles impliquent souvent plusieurs tours d'interactions et peuvent être coûteuses en termes de ressources informatiques. Cela est dû au fait qu'elles reposent sur des requêtes itératives, où le modèle doit sans cesse demander des clarifications ou plus d'infos.
Notre méthode proposée vise à affiner l'approche de complétion des KGs en rendant le processus plus efficace et précis sans dépendre lourdement de ces interactions répétées.
Un Nouveau Cadre pour la Complétion de KG
Nous présentons un nouveau cadre qui renforce la capacité des LLMs à combler les lacunes dans les graphes de connaissances de manière efficace. Ce cadre utilise une méthode appelée tuning d'instructions de discrimination, permettant aux LLMs d'apprendre à sélectionner la bonne réponse parmi un pool de candidats.
Le cadre fonctionne en identifiant d'abord un ensemble d'entités possibles pouvant compléter un fait manquant en utilisant un modèle d'encodage léger. Ce modèle classe les candidats en fonction de leur pertinence par rapport au fait incomplet. Ensuite, nous finetunons le LLM sur ces candidats en utilisant des instructions spécifiques conçues pour orienter le LLM dans le choix correct.
Processus de Finetuning Expliqué
Le processus de finetuning implique de fournir au LLM des invites qui consistent en le fait incomplet, des descriptions des entités et des faits associés. Cela aide le LLM à mieux comprendre le contexte et améliore ses capacités de prise de décision. L'idée est d'entraîner le modèle de manière à ce qu'il génère des réponses uniquement à partir des choix fournis, évitant les erreurs observées dans les modèles précédents qui produisaient parfois des résultats non pertinents ou incorrects.
Pour rendre ce processus plus efficace, nous utilisons une méthode d'échantillonnage. Au lieu d'utiliser toutes les données, nous ne sélectionnons que les faits les plus pertinents pour l'entraînement. Cela réduit la charge de travail tout en garantissant que le LLM apprend toujours efficacement.
Injecter des Connaissances dans le LLM
Dans notre approche, nous intégrons également des embeddings du graphe de connaissances dans le LLM. Cela donne au modèle un contexte supplémentaire et relie les réponses générées à la structure du KG. Les embeddings agissent comme un guide, aidant le modèle à rester aligné avec les infos présentes dans le graphe.
Expérimentation et Résultats
Nous avons mené des expériences approfondies en utilisant des ensembles de données de référence pour évaluer l'efficacité de notre cadre proposé. Ces ensembles de données consistent en des relations du monde réel et sont conçus pour challenger les capacités de complétion de KG de notre modèle.
Dans nos tests, nous avons comparé la performance de notre cadre contre des modèles d'encodage traditionnels et d'autres méthodes récentes utilisant des LLMs. Les résultats ont montré une amélioration marquée dans la capacité à identifier correctement les entités manquantes. Plus précisément, nous avons constaté que notre cadre complétait les KGs non seulement plus précisément mais aussi avec plus d'efficacité, nécessitant moins de puissance de calcul que les méthodes reposant sur plusieurs tours de questionnement.
L'Importance des Méthodes d'Échantillonnage
La méthode d'échantillonnage que nous avons employée s'est avérée cruciale pour améliorer la performance de notre modèle. En utilisant sélectivement des faits à haute confiance pour le finetuning, nous avons veillé à ce que le LLM apprenne à partir des exemples les plus pertinents. Cela a conduit à une meilleure performance globale, car le modèle pouvait se concentrer sur les points de données les plus informatifs au lieu d'être submergé par trop d'infos.
Construction des Instructions
La construction des instructions de discrimination est fondamentale pour notre cadre. Chaque instruction est soigneusement élaborée pour guider le LLM sur comment choisir une réponse parmi les candidats présentés. Une phrase en langage naturel est créée qui inclut le fait incomplet, des descriptions des entités et des faits voisins associés. Cette invite consolidée aide le LLM à traiter efficacement l'information et à arriver à une décision éclairée.
Analyse des Métriques de Performance
Pour évaluer la performance de notre cadre, nous avons utilisé diverses métriques couramment utilisées dans le domaine de la complétion de KG. La mesure Hits@K indique la proportion de requêtes qui ont réussi à récupérer l'entité correcte parmi les K meilleurs résultats. Nous avons également utilisé le Mean Reciprocal Rank (MRR) pour évaluer le classement moyen des entités correctes.
Notre cadre a obtenu les meilleurs résultats dans ces métriques comparé aux modèles d'encodage traditionnels et à d'autres approches basées sur des LLMs. Cela indique non seulement l'exactitude de nos prédictions mais aussi la robustesse du cadre à travers différents ensembles de données.
Comparaison de Différentes Approches
Dans notre analyse, nous avons veillé à inclure différents types de modèles pour comparer l'efficacité de notre approche. Les résultats ont montré que bien que les méthodes traditionnelles se défendent toujours, l'intégration des LLMs avec une approche structurée pour guider leurs sorties a donné des résultats significativement meilleurs.
Par exemple, alors que les modèles basés sur l'encodage ont tendance à s'appuyer sur des structures rigides, notre approche permet flexibilité et adaptation selon les infos contextuelles fournies dans les données d'entraînement. Cette adaptabilité est un avantage significatif dans les applications réelles où les données peuvent être bruyantes et variables.
Perspectives Futures
En regardant vers l'avenir, notre objectif est d'élargir ce cadre au-delà de la simple complétion de KG. Il y a d'autres tâches dans le domaine des graphes de connaissances qui pourraient bénéficier de cette technique, comme le questionnement sur les graphes de connaissances et l'alignement d'entités. En appliquant des méthodes similaires d'instructions de discrimination, nous pouvons améliorer les performances dans ces domaines aussi.
Alors que nous continuons à affiner notre approche, nous explorerons des moyens d'augmenter l'efficacité et de réduire les coûts computationnels. C'est crucial pour s'assurer que notre cadre puisse être déployé dans des applications pratiques, surtout là où les ressources sont limitées.
Conclusion
En conclusion, notre méthode proposée pour compléter les graphes de connaissances en utilisant un cadre qui finetune les LLMs semble prometteuse pour répondre aux défis de l'incomplétude dans les KGs. L'intégration d'infos d'embeddings et la construction efficace d'instructions combinées avec un échantillonnage soigné se sont montrées efficaces pour améliorer l'exactitude et l'efficacité des complétions de KG.
Alors que le domaine continue d'évoluer, nous restons optimistes quant aux applications potentielles de notre cadre dans diverses tâches basées sur la connaissance et nous attendons avec impatience d'autres avancées dans ce domaine.
Titre: Finetuning Generative Large Language Models with Discrimination Instructions for Knowledge Graph Completion
Résumé: Traditional knowledge graph (KG) completion models learn embeddings to predict missing facts. Recent works attempt to complete KGs in a text-generation manner with large language models (LLMs). However, they need to ground the output of LLMs to KG entities, which inevitably brings errors. In this paper, we present a finetuning framework, DIFT, aiming to unleash the KG completion ability of LLMs and avoid grounding errors. Given an incomplete fact, DIFT employs a lightweight model to obtain candidate entities and finetunes an LLM with discrimination instructions to select the correct one from the given candidates. To improve performance while reducing instruction data, DIFT uses a truncated sampling method to select useful facts for finetuning and injects KG embeddings into the LLM. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our proposed framework.
Auteurs: Yang Liu, Xiaobin Tian, Zequn Sun, Wei Hu
Dernière mise à jour: 2024-07-22 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.16127
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.16127
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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