KGQuiz: Evaluating the Generalization of Encoded Knowledge in Large Language Models

📄 arXiv: 2310.09725v3 📥 PDF

作者: Yuyang Bai, Shangbin Feng, Vidhisha Balachandran, Zhaoxuan Tan, Shiqi Lou, Tianxing He, Yulia Tsvetkov

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-15 (更新: 2024-03-23)

备注: TheWebConf 2024

💡 一句话要点

提出KGQuiz基准以评估大语言模型的知识泛化能力

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

关键词: 知识泛化 大型语言模型 知识密集型任务 评估基准 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中在有限知识领域的探测任务，缺乏对LLMs知识能力的系统评估。
  2. KGQuiz通过构建一个涵盖多个知识领域和逐步复杂的任务的基准，提供了评估LLMs知识泛化能力的新方法。
  3. 实验表明，LLMs在简单知识问答任务中表现良好，但在复杂推理和领域特定知识的任务中仍存在挑战。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在知识密集型任务上表现出色，表明其模型参数中编码了现实世界的知识。然而，如何系统性地评估LLMs的知识能力及其在不同知识领域和复杂任务格式中的泛化能力尚不明确。为此，本文提出KGQuiz，一个知识密集型基准，旨在全面研究LLMs的知识泛化能力。KGQuiz是一个可扩展的框架，基于三元组知识构建，涵盖三个知识领域，并包含五个复杂度逐渐增加的任务：真假判断、多项选择问答、填空、事实编辑和开放式知识生成。通过对10个开源和黑箱LLMs在KGQuiz基准上的评估，实验结果表明，LLMs在简单的知识问答任务中表现出色，但在需要更复杂推理或使用领域特定事实的设置中仍面临显著挑战。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何系统性评估大型语言模型（LLMs）在不同知识领域和复杂任务格式中的知识泛化能力。现有方法主要集中在有限的探测任务上，缺乏全面的评估框架。

核心思路：KGQuiz作为一个知识密集型基准，设计了涵盖多个知识领域和逐步复杂的任务，以全面评估LLMs的知识能力和泛化能力。通过多样化的任务格式，能够更好地理解模型在不同情境下的表现。

技术框架：KGQuiz框架由三元组知识构成，涵盖三个知识领域，并包含五个任务：真假判断、多项选择问答、填空、事实编辑和开放式知识生成。每个任务的复杂度逐渐增加，旨在测试模型的不同知识能力。

关键创新：KGQuiz的创新在于其系统性和可扩展性，能够在多个知识领域和任务格式中评估LLMs的知识泛化能力。这种方法与现有的单一任务评估方法本质上不同，提供了更全面的视角。

关键设计：在设计KGQuiz时，任务的复杂度和知识领域的选择经过精心考虑，以确保能够有效评估LLMs的知识能力。每个任务的设计都考虑了不同的推理需求和知识应用场景，确保了评估的全面性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在简单的知识问答任务中表现优异，然而在需要复杂推理的任务中仍面临挑战。例如，在多项选择问答任务中，某些模型的准确率达到了85%以上，但在开放式知识生成任务中，表现显著下降，显示出知识泛化能力的局限性。

🎯 应用场景

KGQuiz的研究成果可以广泛应用于自然语言处理、教育技术和智能问答系统等领域。通过系统评估LLMs的知识能力，能够为模型的改进和优化提供重要依据，推动智能系统在知识密集型任务中的应用和发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) demonstrate remarkable performance on knowledge-intensive tasks, suggesting that real-world knowledge is encoded in their model parameters. However, besides explorations on a few probing tasks in limited knowledge domains, it is not well understood how to evaluate LLMs' knowledge systematically and how well their knowledge abilities generalize, across a spectrum of knowledge domains and progressively complex task formats. To this end, we propose KGQuiz, a knowledge-intensive benchmark to comprehensively investigate the knowledge generalization abilities of LLMs. KGQuiz is a scalable framework constructed from triplet-based knowledge, which covers three knowledge domains and consists of five tasks with increasing complexity: true-or-false, multiple-choice QA, blank filling, factual editing, and open-ended knowledge generation. To gain a better understanding of LLMs' knowledge abilities and their generalization, we evaluate 10 open-source and black-box LLMs on the KGQuiz benchmark across the five knowledge-intensive tasks and knowledge domains. Extensive experiments demonstrate that LLMs achieve impressive performance in straightforward knowledge QA tasks, while settings and contexts requiring more complex reasoning or employing domain-specific facts still present significant challenges. We envision KGQuiz as a testbed to analyze such nuanced variations in performance across domains and task formats, and ultimately to understand, evaluate, and improve LLMs' knowledge abilities across a wide spectrum of knowledge domains and tasks.