Large Language Models are Limited in Out-of-Context Knowledge Reasoning

📄 arXiv: 2406.07393v3 📥 PDF

作者: Peng Hu, Changjiang Gao, Ruiqi Gao, Jiajun Chen, Shujian Huang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-11 (更新: 2024-09-27)

💡 一句话要点

评估大语言模型在上下文无关知识推理中的局限性

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

关键词: 大语言模型 上下文无关推理 知识推理 知识检索 跨语言知识迁移

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在上下文推理方面表现出色，但在上下文无关的知识推理能力上存在不足，无法有效利用训练数据中的知识。
  2. 论文设计合成数据集，包含多种知识推理任务，用于系统评估大语言模型在上下文无关知识推理方面的能力。
  3. 实验结果表明，现有大语言模型在上下文无关知识推理方面能力有限，且跨语言知识迁移能力也较弱。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）拥有广泛的知识和强大的上下文推理能力。然而，先前的工作挑战了它们的上下文无关推理能力，即从训练数据中推断信息，而不是从上下文或提示中推断信息的能力。本文侧重于上下文无关推理的一个重要方面：上下文无关知识推理（OCKR），即结合多个知识来推断新知识。我们设计了一个包含七个代表性OCKR任务的合成数据集，以系统地评估LLM的OCKR能力。使用该数据集，我们评估了几个LLM，发现它们在这方面的能力有限，无论知识是在单独的还是相邻的训练环境中训练的。此外，训练模型使用推理示例进行推理并不能带来显著的改进，而训练模型执行显式知识检索有助于检索属性知识，但不能检索关系知识，这表明模型有限的OCKR能力是由于知识检索的困难。此外，我们将跨语言知识迁移视为OCKR的一种独特形式，并评估了这种能力。我们的结果表明，被评估的模型在跨语言迁移知识方面也表现出有限的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）在上下文无关知识推理（Out-of-Context Knowledge Reasoning, OCKR）方面的不足。现有LLM虽然拥有大量知识，但在不依赖上下文提示的情况下，难以有效利用训练数据中的知识进行推理，尤其是在需要结合多个知识点进行推理时。这限制了LLM在需要深层知识理解和推理的应用中的潜力。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个合成数据集，系统性地评估LLM在不同类型的OCKR任务上的表现。通过分析LLM在这些任务上的表现，揭示其在知识检索、知识组合和跨语言知识迁移等方面的局限性。同时，探索不同的训练策略，例如使用推理示例进行训练和显式知识检索训练，以提升LLM的OCKR能力。

技术框架：论文主要包含以下几个阶段：1. 设计合成数据集：构建包含七个代表性OCKR任务的数据集，涵盖属性知识、关系知识等不同类型的知识推理。2. 模型评估：使用该数据集评估多个LLM在OCKR任务上的表现。3. 训练策略探索：尝试不同的训练策略，例如使用推理示例进行训练和显式知识检索训练，以提升LLM的OCKR能力。4. 跨语言知识迁移评估：将跨语言知识迁移视为OCKR的一种独特形式，并评估LLM在该方面的能力。

关键创新：论文的主要创新点在于：1. 系统性地评估了LLM在上下文无关知识推理方面的能力，揭示了其在知识检索和知识组合方面的局限性。2. 构建了一个包含多种OCKR任务的合成数据集，为后续研究提供了benchmark。3. 探索了不同的训练策略，例如显式知识检索训练，以提升LLM的OCKR能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1. 合成数据集的设计：数据集包含七个代表性的OCKR任务，涵盖不同类型的知识推理，例如属性知识推理、关系知识推理等。2. 评估指标的选择：选择合适的评估指标来衡量LLM在OCKR任务上的表现，例如准确率、召回率等。3. 训练策略的设计：设计不同的训练策略，例如使用推理示例进行训练和显式知识检索训练，以提升LLM的OCKR能力。论文未明确给出具体参数设置、损失函数和网络结构等细节，这些可能根据所使用的LLM模型而有所不同。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有大语言模型在上下文无关知识推理方面能力有限，无论知识是在单独的还是相邻的训练环境中训练的。训练模型使用推理示例进行推理并不能带来显著的改进。显式知识检索训练有助于检索属性知识，但不能检索关系知识。模型在跨语言知识迁移方面也表现出有限的能力。这些结果揭示了LLM在知识检索和知识组合方面的局限性。

🎯 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、智能推荐等。通过提高模型在上下文无关知识推理方面的能力，可以使其更好地理解和利用训练数据中的知识，从而提供更准确、更全面的答案和建议。此外，该研究对于开发更强大的跨语言知识迁移模型也具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) possess extensive knowledge and strong capabilities in performing in-context reasoning. However, previous work challenges their out-of-context reasoning ability, i.e., the ability to infer information from their training data, instead of from the context or prompt. This paper focuses on a significant aspect of out-of-context reasoning: Out-of-Context Knowledge Reasoning (OCKR), which is to combine multiple knowledge to infer new knowledge. We designed a synthetic dataset with seven representative OCKR tasks to systematically assess the OCKR capabilities of LLMs. Using this dataset, we evaluated several LLMs and discovered that their proficiency in this aspect is limited, regardless of whether the knowledge is trained in a separate or adjacent training settings. Moreover, training the model to reason with reasoning examples does not result in significant improvement, while training the model to perform explicit knowledge retrieval helps for retrieving attribute knowledge but not the relation knowledge, indicating that the model's limited OCKR capabilities are due to difficulties in knowledge retrieval. Furthermore, we treat cross-lingual knowledge transfer as a distinct form of OCKR, and evaluate this ability. Our results show that the evaluated model also exhibits limited ability in transferring knowledge across languages.