不完全な知識グラフを使って質問応答を改善する

大規模言語モデル（LLM）は、多くの言語タスクで強力なパフォーマンスを示しているけど、限られた知識で苦労することが多いし、時には間違ったり誤解を招く情報を生成することがある、これを幻覚と言うんだ。これを改善するために、研究者たちはLLMを知識グラフ（KG）と組み合わせることを試みてきた。KGは構造化された事実情報を提供するからね。

今ある方法のほとんどは、完全なKGを使ってLLMを評価している。つまり、質問に答えるために必要な事実がKGによって完全にカバーされている場合だ。この場合、LLMは答えを取得するエージェントのように動作することが多く、内部と外部の知識を本当に統合しているわけじゃない。でも、実世界のKGはしばしば不完全で、質問に答えるのが難しい状況になるんだ。

この論文では、不完全知識グラフ質問応答（IKGQA）に焦点を当てて、これを解決する新しいアプローチを紹介するよ。IKGQAでは、KGに質問に関連するすべての必要な事実が含まれていない。これを扱うために、KGを探検しながら新しい事実を生成する「生成されたグラフ（GoG）」という方法を提案するんだ。

#IKGQA 概要

IKGQAは従来のKG質問応答（KGQA）とは違う。KGQAでは、すべての関連する事実が揃っていて、モデルが簡単に答えを見つけられる。でもIKGQAでは、いくつかの重要な事実が欠けているから、モデルは内部の知識と推論能力をもっと頼りにしないといけない。

例えば、Appleの本社の時差についての質問があった場合、従来のKGQAシステムはKGに関連する事実があれば直接答えを見つけられる。でもIKGQAでは、クパチーノの時差に関する特定の事実がない場合、モデルはクパチーノやカリフォルニアについて知っていることを使って答えを推測しなきゃならない。

#方法：生成されたグラフ（GoG）

IKGQAの課題に対処するために、GoGを紹介するよ。これは選択、生成、回答の3つの主要なステップから成り立ってる。

#選択

選択段階では、LLMが現在の質問に対して最も関連性の高い関係を特定する。これらの関係に注目することでKGの理解を広げ、より関連する情報を集められるんだ。

#生成

関連する関係が選ばれたら、LLMは内部の知識を使って新しい事実を生成する。例えば、クパチーノがカリフォルニアにあって、カリフォルニアの時差が太平洋標準時だと知っていれば、クパチーノもこの時差を共有していると推測できる。

#回答

新しい事実を生成した後、LLMは取得した情報と生成した情報を使って質問に答えようとする。もしまだ答えが明確でなければ、モデルは選択と生成のステップに戻って、十分な回答が見つかるまで繰り返せる。

#実験結果

私たちはGoGを2つのデータセットでテストして、IKG条件下での質問応答の効果を評価した。結果は、GoGが多くの以前の方法を大きく上回ったことを示している。従来の方法は完全なKGのシナリオでは優れていたけど、IKGの状況では大きく苦労した。

#パフォーマンス比較

完全なKGを使ったテストでは、いくつかのシステムがうまく機能していたが、不完全なKGに直面するとパフォーマンスが急激に低下した。でもGoGは、欠けた事実があっても強いパフォーマンスを維持した。これはGoGがKGの構造化情報とLLM内の内在的な知識の両方を利用する能力を示しているんだ。

#IKGQAの重要性

IKGQAの研究は以下のいくつかの理由から重要だよ：

1. 実世界の関連性：実際に使われる多くのKGは不完全だから、IKGQAはさまざまなアプリケーションで直面する実際の問題に近い。
2. 推論能力の評価：IKGQAはLLMの推論能力をよりよく評価できる。なぜなら、モデルはKGから事実を取得するだけでなく、自分の知識を頼りにしなきゃならないから。

#関連研究

#不完全KG質問応答

いくつかの方法が以前に不完全KGを使った質問応答を検討していて、主にモデルをトレーニングして類似性スコアに基づいて答えを予測することに焦点を当てている。でも、これらの方法はLLMの能力を効果的に統合するのにはしばしば失敗している。

#KGとLLMの統合

KGとLLMを効果的なKGQAのために統合しようとする研究が行われている。これはセマンティックパーシング法とリトリーバルオーグメンテッド法の2つのカテゴリーに分けられる。

• セマンティックパーシング（SP）：これらの方法は質問をKGで実行できる構造化クエリに翻訳する。でも、成功はKGの質に大きく依存する。
• リトリーバルオーグメンテッド（RA）：これらの方法はKGから関連情報を取得して、LLMが質問に答えるのを助けることを目指している。従来のKGQAでは期待される結果を示したけど、IKGQAではしばしば失敗している。

#既存アプローチの課題

多くの既存の方法は、不完全なKGに直面したときにKGとうまく相互作用しない。従来のSP方法は欠落情報にうまく適応できず、パフォーマンスが低下する。同様に、リトリーバルに依存する他の方法は、無関係または間違った情報を取得することが多く、誤った答えにつながることがある。

#結論

この研究では、GoGという不完全KGのコンテキストでの質問応答を向上させるために設計された方法を紹介した。LLMの強みとKGを効果的に組み合わせて、GoGはさまざまなシナリオでうまく機能し、不完全なKGでも複雑な質問に答えるための貴重な構造化情報を提供できることを示している。

#制限事項と今後の研究

強みがある一方で、GoGには制限がある。主に特定のデータセットで評価されていて、LLMが誤解を招く情報を生成する場合もある。今後の研究では、モデルのパフォーマンスを向上させ、より広範なドメインやデータセットに適用することを探求する予定だ。

#倫理に関する声明

この研究は公に利用可能なデータセットを使用していて、データプライバシーや人間の注釈に関して倫理的な懸念はなかった。

#GoGで使用されたプロンプト

GoGメソッドには、モデルの選択、生成、質問回答のアクションをガイドする特定のプロンプトが含まれていて、効果的に設計されたフレームワーク内で機能できるようにしている。

#ケーススタディ

GoGの効果を示すために、GoGと他の方法を比較したケーススタディを提示する。このシナリオでは、GoGは近隣情報をうまく利用してアパラチア山脈の地理的位置を結論づけたが、他の方法は重要なトリプルが欠けているために苦労した。

#謝辞

この研究は、質問応答システムにおける知識のギャップに対処する重要性を強調し、不完全KGとのLLM統合のさらなる探求の道を開いている。