LLMをナレッジエンジニアリングに取り入れること

知識工学（KE）は、機械が理解できるように情報をキャッチして整理し、維持することについてのものだよ。これってしばしば、現実世界のエンティティとその関係を構造的に表す知識グラフ（KGs）の作成につながるんだ。分野として進展はあるけど、大量の情報を扱うときやその情報を最新の状態に保つことに関して、まだまだ課題が残ってる。知識エンジニアは、異なる言語やフォーマットを越えて作業したり、管理する知識の質を評価したりするというハードルに直面してるんだ。

#大規模言語モデル（LLMs）の役割

最近、膨大なテキストで訓練された高度なAIツールであるLLMsがKEに役立ってきてるんだ。これによりいくつかのタスクが自動化されて、知識エンジニアは時間を節約して効率を上げられるんだ。でも、KEでこれらのモデルを最適に使う方法を見つけるのはまだ発展途上の分野だよ。

#研究目標

LLMsがどのように知識エンジニアをサポートできるかを理解するために、ハッカソン中に参加者がこれらのモデルを使う際の経験や課題を共有する研究が行われたんだ。この研究では、いくつかの重要な側面に関する洞察を集めることを目指してたよ：

1. LLMsを使うときに知識エンジニアが直面する課題。
2. 彼らがLLMsによって生成された出力をどう評価するか。
3. LLMsと効果的に作業するために必要なスキル。
4. LLMsを責任持って倫理的に使用することに対する意識。

#ハッカソンの概要

ハッカソン中、様々なバックグラウンドを持つ研究者や実務家が集まって、LLMsがKEタスクにどのように役立つかを検討したんだ。参加者は、テストに適したデータセットを特定したり、効果的なプロンプトを作成したり、出力の正確性を確保したりする際に、さまざまな課題に直面してたよ。

#ハッカソンからの主要な発見

#LLMsを使用する際の課題

参加者たちは、タスクに適したデータセットを見つけることが重要だと示してた。基礎的なデータがないと、次に進むのが難しいんだ。多くの人が、LLMsがデータセット作成を手伝う可能性があるとは言いつつ、モデルに対して効果的にプロンプトを出すのが難しいって感じてた。

プロンプトを作るのは複雑な作業だよ。自然言語処理に経験がない知識エンジニアも多くて、効果的なプロンプトを作るのが難しいんだって。他の参加者は、プロンプトのテストの反復的な性質が時間がかかることを指摘してた。特に、一貫した出力を目指す場合はね。

LLMが生成した出力の評価も難しいところだった。KEタスクの標準化されたベンチマークが不足してるから、多くの評価は手動で行わなきゃいけない。これが出力の質を評価するのをさらに難しくしてるんだ。自動評価が適用できる時もあるけど、それが必要なすべてのことをカバーするわけじゃないんだよ。

#LLMsを効果的に使うために必要なスキル

ディスカッションを通じて、LLMsを使う知識エンジニアにとって重要なスキルがいくつかあることが分かったよ：

1. コミュニケーションスキル：アイデアを共有したり、他の人の話を聞くことが大事。特に多様なチームでね。
2. オントロジー構築：知識の構造化された表現を作る方法を知ってると、効果的なプロンプトを作るのに役立つ。
3. プロンプト作成：プロンプトを構築して反復的に改善する理解が、LLMsとのインタラクションを高めるための必須スキルだよ。
4. コーディングスキル：コーディングのスキルがあれば、タスクを自動化する際にLLMsとより効果的にやり取りできる。
5. 科学的アプローチ：目的や実験を定義できると、KEタスクを効率化できるよ。

でも、多くの参加者がオントロジー作成や効果的なプロンプトに関して知識のギャップを感じてた。

#倫理的配慮への意識

責任あるAIについて話すと、多くの参加者がバイアスの概念には気づいてるけど、それを軽減する方法については深く関与してなかった。バイアスがデータソースから来ることについては一般的な理解があったけど、実際にそれにどう対処するかは知識が不足してるようだった。一部のインタビューを受けた人たちは、バイアスがLLMsがデータを処理して出力を作成する方法からも生じる可能性があるとも指摘してた。

#LLM技術への信頼と採用

LLMsの信頼性については意見が分かれてたよ。ある参加者は、LLMsがタスクを迅速化してKE活動を助ける可能性に楽観的だったけど、他の人はその正確性や信頼性について懐疑的だった。LLMsが常に最新の情報を提供するわけではないことや、正確な情報を提供しないことについての懸念もあった。これらの疑念は、LLMsが特定のタスクで助けることができても、KEプロセスで人間の監視が必要だという強い信念と結びついてた。

#評価の重要性

知識工学の本質的な側面は、品質評価なんだ。KGsが信頼できるためには、正確性、関連性、包括性を評価しなきゃいけない。評価プロセスにはしばしば人間の専門知識が必要だし、特に機械が正しく解釈できないデータの意味や関係性を評価する際にね。

#現在の評価技術

既存の評価方法は、特定のKEタスクによって大きく異なることがあるんだ。一部の従来の技術には、F1スコアを使って正確性を測定したり、出力をゴールドスタンダードと比較したりする方法があるけど、これらの方法はKEタスクのすべての側面をカバーするわけではないし、特に知識表現の深さや質を評価する際には限界があるんだ。

#新しい評価指標の提案

参加者たちは、評価の実践を改善するためのいくつかのアイデアを提案してたよ：

• より効果的な比較のためにゴールドスタンダードオントロジーを開発する。
• 出力のエラーを特定するツールを作成する。
• ファクトチェックや対立的テストなど、他の分野の技術を活用してLLM生成コンテンツの質を保証する。

#スキル開発の必要性

LLMsをKEプロセスに統合することは、新しいスキルセットが必要になるかもしれない変化を示してるんだ。従来のKEも価値があるけど、これらの進展に適応することが重要だよ。プロンプト作成やバイアス意識のような分野でのトレーニングが、知識エンジニアがAIツールとともに効果的に働くためには重要になる。

#トレーニングの役割

LLMsの利点を活かすためには、包括的なトレーニングプログラムが必要だよ。これらのプログラムは、AIの基本、倫理的配慮、LLMsとの関与に必要な実践的スキルをカバーするべきなんだ。そうすることで、知識エンジニアはこれらのツールを使うことの複雑さを効率的にナビゲートできるようになる。

#KGカードの導入

KGsの透明性とアカウンタビリティを高めるための一つの解決策は、「KGカード」の導入だよ。このカードは、KGの系譜、完全性、安全性を文書化するための構造化された方法を提供するんだ。データ文書化の既存のフレームワークに似ていて、KGを構築する際に知識エンジニアが信頼できて倫理的なものを作れるようにサポートすることを目指してる。

#KGカードの構成要素

KGカードには以下の情報が含まれるべきだよ：

• 出所：データのソースや起源を詳細に記述する。
• 構築：KGがどう作られ、その際に使われた方法論を説明する。
• 知識：表現される情報の範囲を説明する。
• 完全性：KGのカバレッジや代表性を評価する。
• 安全性：データに関連するバイアスや倫理的配慮を概説する。

#結論

LLMsが進化し続ける中で、知識工学の分野に大きな影響を与えることになるんだ。これらの高度なシステムとともに作業することには大きな利点がある一方で、評価、スキル開発、倫理的配慮に関する課題にも取り組む必要があるよ。これらの分野についての理解を深めたり、KGカードのようなツールを導入したりすることで、知識の表現の質と信頼性を向上させつつ、AI技術を知識工学のすべての側面に責任を持って統合できるようになるんだ。

#将来の方向性

今後の研究は、LLMsが経験の少ないユーザーがKGを効果的にサポートできる方法を掘り下げる必要があるよ。それに、LLM支援のKGにおけるバイアスを特定し軽減するための、より強固な方法論が求められてるんだ。知識エンジニアがこれらの変化を受け入れるためには、AI技術の使用において透明性、責任、倫理的配慮を優先する実践を開発することが重要だね。