Evaluating the External and Parametric Knowledge Fusion of Large Language Models
作者: Hao Zhang, Yuyang Zhang, Xiaoguang Li, Wenxuan Shi, Haonan Xu, Huanshuo Liu, Yasheng Wang, Lifeng Shang, Qun Liu, Yong Liu, Ruiming Tang
分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR
发布日期: 2024-05-29
备注: 15 pages, 3 figures, 3 tables
💡 一句话要点
提出知识融合评估框架，系统研究大语言模型外部知识与参数知识的融合能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 知识融合 参数知识 外部知识 知识表示
📋 核心要点
- 现有方法过度依赖外部知识，忽略了LLM自身参数知识的价值，导致知识融合效果不佳。
- 论文提出将知识融合分解为四种场景，系统性地研究LLM在不同场景下的知识融合能力。
- 实验表明，增强LLM的参数知识能显著提升知识整合能力，但记忆和提取参数知识仍是挑战。
📝 摘要（中文）
将外部知识融入大型语言模型（LLM）是克服其陈旧和静态参数记忆局限性的一个有前景的解决方案。然而，以往的研究往往过度依赖外部知识，低估了LLM固有参数知识的宝贵贡献。LLM在融合外部知识和参数知识方面的有效性在很大程度上仍未被探索，尤其是在外部知识不完整且需要参数知识补充的情况下。我们提出将知识融合分解为四种不同的场景，首次全面研究LLM在每种场景中的行为。我们开发了一个系统的数据构建和知识注入流程来模拟这些融合场景，从而促进一系列受控实验。我们的研究表明，增强LLM中的参数知识可以显著提高其知识整合能力。尽管如此，我们发现记忆和提取参数知识以及确定参数知识边界方面仍然存在挑战。我们的研究结果旨在指导未来对LLM中外部知识和参数知识协调的探索。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型（LLM）依赖于其参数记忆，但这些知识是静态且可能过时的。虽然将外部知识融入LLM是一种解决方案，但现有研究往往过度依赖外部知识，忽略了LLM自身参数知识的价值。因此，如何有效地融合外部知识和LLM的参数知识，尤其是在外部知识不完整的情况下，是一个亟待解决的问题。现有方法缺乏对不同知识融合场景的细致分析和评估。
核心思路：论文的核心思路是将知识融合过程分解为四种不同的场景，分别模拟外部知识与参数知识的不同关系：外部知识正确且完整、外部知识正确但不完整、外部知识错误但LLM参数知识正确、外部知识错误且LLM参数知识也错误。通过这种分解，可以更细致地评估LLM在不同情况下的知识融合能力，并发现其优势和不足。
技术框架：论文构建了一个系统的数据构建和知识注入流程，用于模拟上述四种知识融合场景。该流程包括：1) 选择或生成事实性知识；2) 构建包含外部知识的输入文本；3) 根据不同的融合场景，对外部知识进行修改（例如，使其不完整或错误）；4) 使用LLM生成答案；5) 评估生成答案的正确性，从而判断LLM的知识融合效果。整个框架旨在提供一个可控的实验环境，以便深入研究LLM的知识融合行为。
关键创新：论文的主要创新在于提出了一个系统性的知识融合评估框架，该框架将知识融合分解为四种不同的场景，并设计了相应的数据构建和知识注入流程。这种分解和模拟方法能够更全面、细致地评估LLM在不同情况下的知识融合能力，从而为未来的研究提供更清晰的方向。此外，论文强调了LLM自身参数知识的重要性，并指出增强参数知识是提高知识融合能力的关键。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 四种知识融合场景的定义，确保覆盖了外部知识与参数知识的各种可能关系；2) 数据构建流程，保证了实验数据的质量和多样性；3) 知识注入方法，能够有效地将外部知识融入输入文本；4) 评估指标的选择，能够准确地衡量LLM的知识融合效果。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM模型，但整体实验设计旨在提供一个公平、可控的评估环境。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，增强LLM的参数知识可以显著提高其知识整合能力。具体来说，在外部知识不完整或错误的情况下，拥有更强参数知识的LLM能够更准确地生成答案。然而，实验也揭示了LLM在记忆和提取参数知识方面仍然存在挑战，尤其是在确定参数知识边界方面。这些发现为未来的研究提供了重要的指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大语言模型在知识密集型任务中的表现，例如问答系统、知识图谱推理、智能对话等。通过更好地融合外部知识和参数知识，可以提高LLM的准确性和可靠性，使其能够更好地服务于实际应用场景。未来的研究可以进一步探索如何自动地识别和利用LLM的参数知识，从而实现更高效、更智能的知识融合。
📄 摘要（原文）
Integrating external knowledge into large language models (LLMs) presents a promising solution to overcome the limitations imposed by their antiquated and static parametric memory. Prior studies, however, have tended to over-reliance on external knowledge, underestimating the valuable contributions of an LLMs' intrinsic parametric knowledge. The efficacy of LLMs in blending external and parametric knowledge remains largely unexplored, especially in cases where external knowledge is incomplete and necessitates supplementation by their parametric knowledge. We propose to deconstruct knowledge fusion into four distinct scenarios, offering the first thorough investigation of LLM behavior across each. We develop a systematic pipeline for data construction and knowledge infusion to simulate these fusion scenarios, facilitating a series of controlled experiments. Our investigation reveals that enhancing parametric knowledge within LLMs can significantly bolster their capability for knowledge integration. Nonetheless, we identify persistent challenges in memorizing and eliciting parametric knowledge, and determining parametric knowledge boundaries. Our findings aim to steer future explorations on harmonizing external and parametric knowledge within LLMs.