KGLens: Towards Efficient and Effective Knowledge Probing of Large Language Models with Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2312.11539v3 📥 PDF

作者: Shangshang Zheng, He Bai, Yizhe Zhang, Yi Su, Xiaochuan Niu, Navdeep Jaitly

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-15 (更新: 2024-08-01)

备注: ACL 2024 Workshop Towards Knowledgeable Language Models

💡 一句话要点

提出KGLens以高效有效地探测大型语言模型的知识盲点

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识图谱 大型语言模型 事实验证 采样策略 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在验证大型语言模型与知识图谱的对齐时，往往面临高昂的计算成本和效率低下的问题。
  2. 论文提出的KGLens框架通过图引导的问题生成和重要性采样策略，旨在提高KG与LLM对齐测量的效率和有效性。
  3. 实验结果显示，KGLens在十个大型语言模型的事实准确性评估中，达到了95.7%的准确率，接近人类评估者的水平。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）可能会产生虚假信息，而经过整理的知识图谱（KGs）通常在特定领域知识上具有可靠性。测量KGs与LLMs之间的对齐程度可以有效探测LLMs的事实准确性并识别其知识盲点。然而，验证LLMs与广泛KGs之间的关系可能代价高昂。本文提出了KGLens，一个受汤普森采样启发的框架，旨在有效且高效地测量KGs与LLMs之间的对齐程度。KGLens具有图引导的问题生成器，将KGs转换为自然语言，并设计了基于参数化KG结构的重要性采样策略，以加速KG遍历。我们的模拟实验比较了KGLens与六种不同采样方法下的暴力搜索方法，结果表明我们的方法在探测效率上具有优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型与知识图谱之间对齐测量的高成本和低效率问题。现有方法在处理广泛的知识图谱时，往往无法有效验证模型的事实准确性。

核心思路：KGLens框架通过图引导的问题生成器将知识图谱转换为自然语言问题，并结合重要性采样策略，优化了KG的遍历过程，从而提高了对齐测量的效率。

技术框架：KGLens的整体架构包括两个主要模块：图引导的问题生成器和重要性采样策略。前者负责将KGs转换为自然语言，后者则通过参数化KG结构加速KG的遍历。

关键创新：KGLens的核心创新在于结合了图引导的问题生成与重要性采样策略，显著提高了对齐测量的效率，与传统的暴力搜索方法相比，能够在更短时间内获得更高的准确性。

关键设计：在设计中，KGLens采用了参数化的KG结构来指导重要性采样，并通过精心设计的损失函数来优化模型的性能，确保在不同领域知识图谱上的有效性。

📊 实验亮点

在实验中，KGLens与六种不同的采样方法进行了对比，结果显示其探测效率显著提升，准确率达到了95.7%，几乎与人类评估者相当。这一结果表明KGLens在知识验证任务中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

KGLens的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要高准确性知识验证的场景中，如医疗、法律和科学研究等。通过提高大型语言模型的事实准确性，KGLens能够帮助用户更好地理解和利用这些模型，推动智能问答系统和知识管理工具的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) might hallucinate facts, while curated Knowledge Graph (KGs) are typically factually reliable especially with domain-specific knowledge. Measuring the alignment between KGs and LLMs can effectively probe the factualness and identify the knowledge blind spots of LLMs. However, verifying the LLMs over extensive KGs can be expensive. In this paper, we present KGLens, a Thompson-sampling-inspired framework aimed at effectively and efficiently measuring the alignment between KGs and LLMs. KGLens features a graph-guided question generator for converting KGs into natural language, along with a carefully designed importance sampling strategy based on parameterized KG structure to expedite KG traversal. Our simulation experiment compares the brute force method with KGLens under six different sampling methods, demonstrating that our approach achieves superior probing efficiency. Leveraging KGLens, we conducted in-depth analyses of the factual accuracy of ten LLMs across three large domain-specific KGs from Wikidata, composing over 19K edges, 700 relations, and 21K entities. Human evaluation results indicate that KGLens can assess LLMs with a level of accuracy nearly equivalent to that of human annotators, achieving 95.7% of the accuracy rate.