告诉我们事实：用知识图谱增强大语言模型以实现事实感知的语言建模

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论文标题：Give Us the Facts: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Fact-aware Language Modeling

论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.11489

论文作者：Linyao Yang, Hongyang Chen, Zhao Li, Xiao Ding, Xindong Wu

Enhancing large language models with knowledge graphs to achieve fact-aware language modeling. --version 6 --quality 1 --chaos 0 --stylize 100 --aspect 16:9

摘要：最近，ChatGPT 作为大语言模型（LLMs）的一个典型代表，受到了广泛的关注。由于其强大的涌现能力，最近的 LLMs 被认为是结构化知识库（如知识图谱）的可能替代方案。然而，尽管 LLMs 精通学习概率语言模式并与人类进行对话，但与之前较小的预训练语言模型（PLMs）一样，它们在生成以知识为基础的内容时仍然难以回忆事实。为了克服这些限制，研究人员使用基于知识的知识图谱来增强数据驱动的 PLMs，将明确的事实知识融入 PLMs，从而提高其生成需要事实知识的文本并为用户查询提供更明智的响应的性能。这篇论文综述了知识图谱增强预训练语言模型的研究，详细介绍了现有的知识图谱增强预训练语言模型（KGPLMs）及其应用。受 KGPLM 现有研究的启发，论文提出通过开发知识图谱增强的大语言模型（KGLLM），用 KG 增强 LLMs。KGLLM 为增强 LLM 的事实推理能力提供了解决方案，并为 LLM 研究开辟了新的途径。

1. 这篇论文是关于什么的？

论文探讨了如何通过知识图谱（KGs）增强大语言模型（LLMs），以实现对事实感知的语言建模。它回顾了现有的研究，提出了知识图谱增强的预训练语言模型（KGPLM），并提出了一种新的模型 —— 知识图谱增强的大语言模型（KGLLM），以提高 LLMs 在生成以知识为基础的内容时的事实推理能力。

2. 作者提出了什么问题？

作者指出，尽管大语言模型（如 ChatGPT）在对话和文本生成方面表现出色，但在生成以知识为基础的内容时，它们在回忆事实和应用正确知识方面存在困难。

3. 作者想要解决什么问题？

作者旨在通过结合知识图谱来解决 LLMs 在生成以知识为基础的内容时的局限性，提高模型在需要事实知识的任务中的性能。

4. 作者通过什么方法来解决这些问题？

作者提出了三种增强 PLMs 的方法：预训练前的增强、训练期间的增强和训练后的增强。这些方法涉及将知识图谱与文本信息融合，改进模型架构，以及在特定任务上微调模型。

5. 作者如何验证他们的方法？

论文通过系统地回顾相关研究，并对 KGPLMs 进行分类和详细介绍，来验证提出的方法。此外，作者还讨论了 KGLLMs 的潜在应用，并提出了未来研究方向。

6. 实验结果是什么？

论文中没有直接提供具体的实验结果，但作者提到 KGPLMs 在实体分类、关系分类和问答等知识基础任务上相比传统 PLMs 有性能提升。

7. 这些结果有什么意义？

结果表明，知识图谱能够有效地增强预训练语言模型的知识推理能力，这对于提高模型在复杂 NLP 任务中的性能至关重要。

8. 这些结果的局限性是什么？

论文中提到的局限性包括计算资源的消耗、知识融合的效果和效率、以及知识图谱的更新和维护等。

9. 这项工作对相关领域有什么贡献？

这项工作提供了对 KGPLMs 的全面回顾，为研究人员提供了深入理解该领域的视角。同时，它提出了 KGLLMs 的概念，并指出了一些可能的未来研究方向，有助于推动 LLM 研究的发展。

10. 未来的工作可能是什么？

作者提出了一些未来研究方向，包括提高 KGLLMs 的效率、融合不同类型的知识、提高知识整合的有效性、增强 KGLLMs 的可解释性、以及探索特定领域的 KGLLMs。

通过上述分析，我们可以看到这篇论文对当前的大语言模型和知识图谱研究领域提供了深入的见解，并为未来的研究工作指出了明确的方向。这项工作可能促进 LLM 和 KG 的其他研究进展。

根据论文内容，KGLLMs（知识图谱增强的大语言模型）的具体实现涉及多种技术方案，主要包括以下几类：

预训练前的增强（Before-training Enhancement）：
- 扩展输入结构：如 K-BERT 将文本转换为句子树，并注入相关知识图谱子图。
- 丰富输入信息：例如 LUKE 引入实体类型嵌入，以指示句子中的对应标记是实体。
- 生成新数据：基于知识图谱生成人工文本，如 AMS 构建基于常识的知识相关问题回答数据集。
- 优化词掩码：改进 MLM 任务中的掩码策略，选择基于知识图谱的掩码目标。
训练期间的增强（During-training Enhancement）：
- 整合知识编码器：如 ERNIE 集成知识编码器来融合知识图谱信息。
- 插入知识编码层：例如 KnowBERT 加入知识注意重新上下文化模块来整合多个知识图谱。
- 添加独立适配器：如 K-Adapter 通过在不同任务上独立训练适配器来注入各种类型的知识。
- 修改预训练任务：例如将 MLM 更改为基于实体的掩码实体建模（MEM）。
训练后的增强（Post-training Enhancement）：
- 微调 PLMs 以融入知识：如 KALA 通过微调 PLMs 的中间隐藏表示来调节领域知识。
- 生成基于知识的提示（Prompts）：利用开放信息提取模型和基于规则的后处理来构建定制的动态知识图谱。
其他增强方法：
- 数据增强：通过在预训练期间改进训练数据，强调信息丰富的词汇。
- 检索增强：允许 LLMs 从数据库检索外部数据，以提示或嵌入的形式传递给 LLMs。
特定技术实现：
- 多模态和时序知识整合：需要对多模态实体进行对齐，设计能够处理和融合多模态时序数据的编码器。
- 知识编码器：如使用图神经网络（GNNs）作为知识编码器，用于整合文本知识和结构知识。
- 注意力机制：用于设计知识融合模块，帮助模型更好地结合文本信息和知识图谱中的信息。
效率和性能优化：
- 研究 KGLLMs 的规模法则，确定最优的参数大小，以减少计算资源和时间。
- 探索不同知识的融合方式，以及如何有效地整合有价值的知识。
可解释性增强：
- 利用知识图谱提高 LLMs 的可解释性，例如通过搜索相关的推理路径来生成解释性文本。
领域特定 KGLLMs：
- 构建准确的领域特定知识图谱，并将其与 LLMs 整合，可能需要结合通用知识图谱和领域特定知识图谱。