知識グラフで言語モデルを改善する
新しい方法がグラフの知識を使って言語モデルの出力を向上させる。
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大型言語モデル（LLM）は、人間の言語を理解して生成するために作られたツールなんだ。膨大なテキストデータから学んで、質問に答えたり、情報を要約したり、会話を持ったりできる。ただ、これらのモデルは時々、変な答えや間違った答えを出すこともあって、特にあまり見たことのない質問や文脈には弱いんだ。こういうのは「幻覚」と呼ばれていて、モデルが現実や受け取った入力と合わない出力を生成しちゃうことだよ。
これらのモデルの信頼性を高めるために、研究者たちは知識グラフなどのさまざまな方法を探っているんだ。知識グラフは、単語やその意味に関する情報の集まりで、特定の文脈に基づいて理解を整理する手助けをする。これらのグラフを使うことで、LLMは間違いを減らし、より明確で正確な出力を提供できるようになる。
知識グラフとは？
知識グラフは情報の地図みたいなもので、さまざまな知識がどうつながっているかを示すんだ。例えば、「犬」が「動物」と関連していることや、「パリ」が「フランス」の都市であることを示すことができる。こうしたつながりがあれば、LLMは単語や概念がどのように関連しているかを理解しやすくなる。知識グラフを使うことで、LLMは回答を生成する際により良い判断ができて、エラーが少なくなるかもしれない。
理解を深める必要性
LLMはさまざまな言語タスクで驚くべき成果を見せているけど、研究者たちは欠点も見つけているんだ。LLMは訓練中に見た例だけに依存するから、未知のフレーズや文脈に直面すると苦労することがある。このせいでモデルが無関係な答えを出したり、意味不明な答えを出したりすることも。
こうした課題に対処するために、科学者たちはLLMと知識グラフの両方の強みを組み合わせた新しい方法を提案している。目指すのは、複雑な言語タスクをよりうまく扱えるシステムを作ることだよ。
解釈可能なアンサンブル表現学習（IERL）の紹介
新しい方法である解釈可能なアンサンブル表現学習（IERL）は、LLMの情報と知識グラフを組み合わせる新しいアプローチを取るんだ。IERLの本質は、そのプロセスを理解しやすくするところにある。モデルが言語トレーニングを使うときと知識グラフを参照する時を追跡することで、研究者は出力のエラーや不一致を見つけやすくなる。
IERLは、LLMと知識グラフの両方から情報を引き出して、入力の理解を深めるんだ。モデルが質問やタスクに直面すると、言語スキルと知識グラフの関連情報を組み合わせて、回答を生成する。
幻覚問題への対処
IERLの主な利点の一つは、幻覚問題を解決することに重点を置いていることだ。具体的な意味やつながりを提供する知識グラフを使うことで、IERLはLLMが生成する出力の正確さを向上させようとしている。もし言語モデルがトピックについて十分な背景知識を持っていなければ、知識グラフを参照してギャップを埋めることができる。このおかげで、入力の実際の文脈により合った答えを生成できるかもしれない。
さらに、IERLはモデルがどのように回答を形成するかを理解する手助けもする。どの情報の部分が特定の答えに影響を与えたのかを示すことで、研究者やユーザーがモデルの出力の理由を確認できるようにするんだ。
IERLの仕組み
IERLは、LLMの表現と知識グラフの表現という2つの主要なコンポーネントを組み合わせる。ユーザーが質問や声明を入力すると、IERLはこの入力を両方の情報源を活用して処理する。このアプローチによって、より包括的な回答を提供することができる。
最初のコンポーネントは、言語データから学んだ表現を分析すること。モデルは、さまざまな言語トークン（単語やフレーズなど）が訓練データのパターンに基づいてどのように関連し合っているかを見る。2つ目のコンポーネントは、異なる概念の関係について明確な情報を提供する知識グラフに依存している。
これらの表現を融合させることで、IERLは入力の理解を深めつつ、エラーを生成するリスクを低減できる。
実験的検証
IERLの効果を検証するため、研究者たちはさまざまな言語タスクで実験を行った。これらのタスクには、文の類似性を判断したり、文の関係を理解したりすることが含まれています。結果は、IERLが良いパフォーマンスを発揮するだけでなく、それを理解可能に保っており、ユーザーが出力の導出過程を追いやすいことを示した。
IERLは、モデルが言語を理解し生成する能力を評価するためのよく知られたベンチマークを使ってテストされた。このテストでは、IERLが既存の主要な方法と比較して競争力のあるパフォーマンスを示しつつ、幻覚の発生を減少させることができた。
IERLによる結果の解釈
結果を解釈することは、言語モデルを実際のアプリケーションに使う人には重要だ。IERLを使えば、ユーザーはモデルが特定の結論に到達する過程を把握できる。入力文の関係を視覚化し、LLMと知識グラフからの情報の寄与を明確にする。これによって、モデルの出力を評価する手助けになり、改善の余地を把握する手助けにもなる。
未来の方向性
IERLの開発は、言語モデルと知識グラフを組み合わせる努力の中で重要なステップだ。次のステップは、言語モデルと知識表現のさまざまな組み合わせを探求して、これらの選択がパフォーマンスにどのように影響するかを見ることだよ。さらに、研究者は知識の詳細度を変えて、これがモデルの解釈性にどう影響するかも調査する予定だ。
結論として、言語処理と知識表現の交差点が進化し続ける中で、IERLのような方法が言語モデルの信頼性と透明性を向上させる可能性を秘めている。知的な知識と機械学習の結びつきを改善することで、研究者たちは、質問に答えたり、文を完成させたり、深い会話をしたりする際に、ユーザーにより良く応えるシステムを作ろうとしている。
タイトル: IERL: Interpretable Ensemble Representation Learning -- Combining CrowdSourced Knowledge and Distributed Semantic Representations
概要: Large Language Models (LLMs) encode meanings of words in the form of distributed semantics. Distributed semantics capture common statistical patterns among language tokens (words, phrases, and sentences) from large amounts of data. LLMs perform exceedingly well across General Language Understanding Evaluation (GLUE) tasks designed to test a model's understanding of the meanings of the input tokens. However, recent studies have shown that LLMs tend to generate unintended, inconsistent, or wrong texts as outputs when processing inputs that were seen rarely during training, or inputs that are associated with diverse contexts (e.g., well-known hallucination phenomenon in language generation tasks). Crowdsourced and expert-curated knowledge graphs such as ConceptNet are designed to capture the meaning of words from a compact set of well-defined contexts. Thus LLMs may benefit from leveraging such knowledge contexts to reduce inconsistencies in outputs. We propose a novel ensemble learning method, Interpretable Ensemble Representation Learning (IERL), that systematically combines LLM and crowdsourced knowledge representations of input tokens. IERL has the distinct advantage of being interpretable by design (when was the LLM context used vs. when was the knowledge context used?) over state-of-the-art (SOTA) methods, allowing scrutiny of the inputs in conjunction with the parameters of the model, facilitating the analysis of models' inconsistent or irrelevant outputs. Although IERL is agnostic to the choice of LLM and crowdsourced knowledge, we demonstrate our approach using BERT and ConceptNet. We report improved or competitive results with IERL across GLUE tasks over current SOTA methods and significantly enhanced model interpretability.
著者: Yuxin Zi, Kaushik Roy, Vignesh Narayanan, Manas Gaur, Amit Sheth
最終更新: 2023-06-24 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.13865
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.13865
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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