Migliorare le risposte alle domande con grafi di conoscenza incompleti

I Grandi Modelli Linguistici (LLM) hanno dimostrato di avere buone performance in molti compiti linguistici. Tuttavia, spesso faticano con conoscenze limitate e a volte possono generare informazioni errate o fuorvianti, conosciute come allucinazioni. Per migliorare questo, i ricercatori hanno cercato di combinare LLM con Grafi di conoscenza (KG), che forniscono informazioni strutturate e fattuali.

La maggior parte dei metodi esistenti valuta gli LLM usando KG completi, il che significa che i fatti necessari per rispondere a domande sono completamente coperti dal KG. In questi casi, gli LLM agiscono soprattutto come agenti che recuperano risposte piuttosto che integrare realmente conoscenze interne ed esterne. Tuttavia, i KG reali sono spesso incompleti, presentando sfide per rispondere a domande.

Questo documento introduce un nuovo approccio per affrontare questo problema concentrandosi sull'Interrogazione di Grafi di Conoscenza Incompleti (IKGQA). Nell'IKGQA, il KG non include tutti i fatti necessari relativi a una domanda. Per gestire questo, proponiamo un metodo chiamato Genera-su-Grafo (GoG) che genera nuovi fatti mentre esplora i KG.

#Panoramica dell'IKGQA

L'IKGQA è diverso dall'Interrogazione di KG Tradizionale (KGQA). Nella KGQA, tutti i fatti rilevanti sono presenti, consentendo ai modelli di trovare facilmente le risposte. Tuttavia, nell'IKGQA, alcuni fatti critici sono assenti, il che significa che i modelli devono fare maggiore affidamento sulle loro conoscenze interne e capacità di ragionamento per colmare le lacune.

Ad esempio, se una domanda chiede del fuso orario della sede di Apple a Cupertino, un sistema KGQA tradizionale potrebbe trovare direttamente la risposta se il fatto rilevante è presente nel KG. Nell'IKGQA, se il fatto specifico sul fuso orario di Cupertino è assente, il modello deve usare ciò che sa su Cupertino e sulla California per dedurre la risposta.

#Metodo: Genera-su-Grafo (GoG)

Per affrontare le sfide nell'IKGQA, introduciamo GoG, che consiste in tre fasi principali: selezione, generazione e risposta.

#Selezione

Nella fase di selezione, gli LLM identificano le relazioni più rilevanti per la domanda attuale. Concentrandosi su queste relazioni, possono espandere la comprensione del KG e raccogliere ulteriori informazioni correlate.

#Generazione

Una volta selezionate le relazioni rilevanti, l'LLM genera nuovi fatti usando la propria conoscenza interna. Ad esempio, se sa che Cupertino è in California e che la California ha un fuso orario di Pacific Standard Time, può dedurre che Cupertino condivide anche questo fuso orario.

#Risposta

Dopo aver generato i nuovi fatti, l'LLM cerca di rispondere alla domanda usando sia le informazioni recuperate che quelle generate. Se la risposta non è ancora chiara, il modello può tornare indietro e ripetere i passaggi di selezione e generazione fino a trovare una risposta sufficiente.

#Risultati Sperimentali

Abbiamo testato GoG su due set di dati per valutarne l'efficacia nel rispondere a domande in condizioni di IKG. I risultati hanno mostrato che GoG ha superato significativamente molti metodi precedenti. Mentre i metodi tradizionali eccellevano in scenari di KG completi, hanno faticato molto in situazioni di IKG.

#Confronto delle Performance

Nei test con KG completi, diversi sistemi hanno avuto buone prestazioni, ma le loro performance sono crollate drasticamente di fronte a KG incompleti. GoG, invece, ha mantenuto una performance più forte anche con fatti mancanti. Questo evidenzia la capacità di GoG di utilizzare sia le informazioni strutturate nei KG che le conoscenze intrinseche degli LLM.

#Importanza dell'IKGQA

Studiare l'IKGQA è significativo per diversi motivi:

1. Rilevanza nel mondo reale: Molti KG usati in pratica sono incompleti, rendendo l'IKGQA più vicino alle sfide reali affrontate in varie applicazioni.
2. Valutazione della capacità di ragionamento: L'IKGQA consente di valutare meglio le capacità di ragionamento degli LLM, poiché devono fare maggiore affidamento sulla propria conoscenza piuttosto che semplicemente recuperare fatti da un KG.

#Lavori Correlati

#Interrogazione di KG Incompleti

Diversi metodi hanno precedentemente esaminato come rispondere a domande usando KG incompleti, concentrandosi principalmente sull'addestramento dei modelli per prevedere risposte basate su punteggi di somiglianza. Tuttavia, questi metodi spesso non riescono a integrare efficacemente le capacità degli LLM.

#Unire KG e LLM

La ricerca ha cercato di unire KG e LLM per un'efficace KGQA. Questo può essere diviso in due categorie: Metodi di Parsing Semantico e Metodi Aumentati da Recupero.

• Parsing Semantico (SP): Questi metodi traducono domande in query strutturate che possono essere eseguite su un KG. Anche se efficaci, il loro successo dipende fortemente dalla qualità dei KG.
• Aumentati da Recupero (RA): Questi metodi mirano a recuperare informazioni rilevanti dai KG per aiutare gli LLM a rispondere a domande. Hanno mostrato promettenti risultati nella KGQA tradizionale, ma spesso falliscono nell'IKGQA.

#Sfide nei Metodi Esistenti

Molti metodi esistenti non interagiscono efficacemente con i KG quando si trovano di fronte a incompletezza. I metodi SP tradizionali spesso non si adattano bene all'informazione mancante, portando a prestazioni scadenti. Allo stesso modo, altri metodi che si basano sul recupero possono recuperare informazioni irrilevanti o errate, portando a risposte sbagliate.

#Conclusione

In questo studio, abbiamo introdotto GoG, un metodo progettato per migliorare l'interrogazione di domande nel contesto di KG incompleti. Combinando efficacemente i punti di forza degli LLM con i KG, GoG ha mostrato buone prestazioni in vari scenari, dimostrando che un KG incompleto può comunque fornire informazioni strutturate preziose per aiutare a rispondere a domande complesse.

#Limitazioni e Lavoro Futuro

Nonostante i suoi punti di forza, GoG ha delle limitazioni. È stato valutato principalmente su set di dati specifici e potrebbero esserci casi in cui gli LLM generano informazioni fuorvianti. Il lavoro futuro esplorerà come migliorare le prestazioni del modello e applicarlo a un'ampia gamma di domini e dataset.

#Dichiarazione Etica

Questa ricerca ha utilizzato set di dati disponibili pubblicamente e non ha sollevato preoccupazioni etiche riguardo alla privacy dei dati o alle annotazioni umane.

#Prompts Usati in GoG

Il metodo GoG include specifici prompts che guidano le azioni del modello nella selezione, generazione e risposta alle domande, garantendo che operi efficacemente all'interno del proprio framework progettato.

#Studi di Caso

Per illustrare l'efficacia di GoG, presentiamo uno studio di caso che confronta GoG con altri metodi. In questo scenario, GoG ha utilizzato con successo informazioni circostanti per concludere la posizione geografica delle Montagne Appalacchiche, mentre altri metodi hanno faticato a causa della mancanza di triplette cruciali.

#Riconoscimenti

Questa ricerca evidenzia l'importanza di affrontare le lacune di conoscenza nei sistemi di interrogazione e apre la strada a ulteriori esplorazioni nell'integrazione di LLM con KG incompleti.