ALCUNA: Large Language Models Meet New Knowledge

📄 arXiv: 2310.14820v1 📥 PDF

作者: Xunjian Yin, Baizhou Huang, Xiaojun Wan

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-23

备注: EMNLP 2023

💡 一句话要点

提出KnowGen和ALCUNA以评估LLMs处理新知识的能力

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

关键词: 大规模语言模型 新知识处理 KnowGen ALCUNA基准 知识理解 推理能力 实体关系

📋 核心要点

  1. 现有的基准无法充分评估大规模语言模型在处理新知识时的能力，尤其是在推理方面存在明显不足。
  2. 论文提出了KnowGen方法，通过改变实体的属性和关系生成新知识，进而构建了ALCUNA基准以评估LLMs的知识处理能力。
  3. 实验结果显示，多个LLMs在面对新知识时的表现不佳，尤其是在新旧知识推理的准确性上存在明显差距。

📝 摘要（中文）

随着自然语言处理的快速发展，大规模语言模型（LLMs）在多个领域的各种任务中表现出色。然而，现有基准可能无法充分衡量这些模型的能力，尤其是在面对新知识时。本文解决了评估LLMs处理新知识能力的基准缺乏的问题，提出了一种名为KnowGen的方法，通过改变现有实体属性和关系生成新知识，进而引入了评估LLMs知识理解、区分和关联能力的基准ALCUNA。实验表明，LLMs在面对新知识时的表现不尽人意，特别是在新知识与内部知识之间的推理方面。我们呼吁在新场景或新知识下谨慎使用LLMs，并希望我们的基准能够推动LLMs在新知识面前的发展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有基准无法有效评估大规模语言模型（LLMs）处理新知识能力的问题。现有方法在面对新知识时，尤其是在推理和理解方面存在显著不足。

核心思路：论文提出的KnowGen方法通过改变现有实体的属性和关系，生成与真实世界实体不同的人工实体，从而创造出新的知识。这种方法旨在更好地评估LLMs在新知识场景下的表现。

技术框架：整体架构包括KnowGen生成新知识的过程和ALCUNA基准的评估阶段。KnowGen负责生成新知识，而ALCUNA则用于评估LLMs在知识理解、区分和关联能力上的表现。

关键创新：最重要的技术创新在于KnowGen方法的提出，它通过生成新知识来填补现有基准的空白，使得评估LLMs在新知识处理上的能力成为可能。这与传统方法的评估方式有本质区别。

关键设计：在KnowGen中，关键设计包括如何选择和改变实体属性、关系的具体方式，以及生成的知识如何与真实世界知识区分开来。此外，ALCUNA基准的设计也考虑了实体相似性对模型理解的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，多个评估的LLMs在面对新知识时的表现不理想，尤其是在新旧知识推理方面，准确率普遍低于60%。这一发现强调了在新场景下使用LLMs时的谨慎必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动问答系统和知识图谱构建等。通过提升LLMs在新知识处理上的能力，可以增强这些系统在动态环境中的适应性和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of NLP, large-scale language models (LLMs) excel in various tasks across multiple domains now. However, existing benchmarks may not adequately measure these models' capabilities, especially when faced with new knowledge. In this paper, we address the lack of benchmarks to evaluate LLMs' ability to handle new knowledge, an important and challenging aspect in the rapidly evolving world. We propose an approach called KnowGen that generates new knowledge by altering existing entity attributes and relationships, resulting in artificial entities that are distinct from real-world entities. With KnowGen, we introduce a benchmark named ALCUNA to assess LLMs' abilities in knowledge understanding, differentiation, and association. We benchmark several LLMs, reveals that their performance in face of new knowledge is not satisfactory, particularly in reasoning between new and internal knowledge. We also explore the impact of entity similarity on the model's understanding of entity knowledge and the influence of contextual entities. We appeal to the need for caution when using LLMs in new scenarios or with new knowledge, and hope that our benchmarks can help drive the development of LLMs in face of new knowledge.