Chain-of-Knowledge: Integrating Knowledge Reasoning into Large Language Models by Learning from Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2407.00653v1 📥 PDF

作者: Yifei Zhang, Xintao Wang, Jiaqing Liang, Sirui Xia, Lida Chen, Yanghua Xiao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-30

💡 一句话要点

提出Chain-of-Knowledge框架，通过知识图谱学习提升大语言模型的知识推理能力

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

关键词: 知识推理 大语言模型 知识图谱 规则挖掘 试错机制

📋 核心要点

  1. 大语言模型在知识推理方面仍有不足，尤其是在利用知识图谱进行推理时。
  2. Chain-of-Knowledge框架通过规则挖掘构建数据集KnowReason，并采用试错机制避免规则过拟合。
  3. 实验结果表明，CoK不仅提升了知识推理能力，还在通用推理基准测试中表现出色。

📝 摘要（中文）

大语言模型(LLMs)在各种自然语言处理(NLP)任务中表现出令人印象深刻的能力，这些任务涉及越来越复杂的推理。知识推理是主要的推理类型之一，旨在从现有知识中推导出新知识。虽然知识推理已在知识图谱(KGs)的背景下得到广泛研究，但LLMs中的知识推理仍未得到充分探索。本文介绍Chain-of-Knowledge，这是一个全面的知识推理框架，包括数据集构建和模型学习的方法。对于数据集构建，我们通过在KGs上进行规则挖掘来创建KnowReason。对于模型学习，我们观察到朴素训练会引起规则过拟合。因此，我们通过模拟人类内部知识探索过程的试错机制来增强CoK。我们使用KnowReason进行了广泛的实验。结果表明，CoK在改进LLMs的知识推理以及通用推理基准方面是有效的。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在知识推理方面存在局限性，尤其是在利用知识图谱进行推理时，容易出现规则过拟合现象，导致泛化能力不足。传统的训练方法难以有效引导模型进行深度的知识探索和推理。

核心思路：论文的核心思路是通过模拟人类的知识探索过程，引入试错机制，鼓励模型在推理过程中进行内部知识探索，从而避免规则过拟合，提高模型的泛化能力和知识推理能力。

技术框架：Chain-of-Knowledge (CoK) 框架包含两个主要组成部分：数据集构建和模型学习。数据集构建阶段，通过在知识图谱上进行规则挖掘，生成KnowReason数据集。模型学习阶段，CoK采用试错机制，模拟人类内部知识探索的过程，从而优化模型参数。整体流程包括：1) 从知识图谱中挖掘推理规则；2) 基于规则生成训练数据KnowReason；3) 使用KnowReason训练大语言模型，并引入试错机制；4) 评估模型在知识推理和通用推理任务上的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了试错机制，模拟人类内部知识探索的过程，从而避免了规则过拟合，提高了模型的泛化能力。与传统的训练方法相比，CoK能够更有效地引导模型进行深度的知识探索和推理。

关键设计：CoK框架的关键设计包括：1) KnowReason数据集的构建方法，通过规则挖掘确保数据的质量和多样性；2) 试错机制的具体实现，例如，可以采用强化学习的方法，奖励正确的推理路径，惩罚错误的推理路径；3) 损失函数的设计，需要考虑知识推理的正确性和泛化能力，例如，可以采用交叉熵损失函数和正则化项。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，Chain-of-Knowledge框架在知识推理和通用推理基准测试中均取得了显著的性能提升。具体而言，CoK在KnowReason数据集上表现出优异的知识推理能力，并且在多个通用推理基准测试中也超越了现有的基线模型。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、知识图谱补全、推荐系统等领域。通过提升大语言模型的知识推理能力，可以提高这些应用系统的准确性和可靠性，从而更好地服务于用户，并为未来的智能应用奠定基础。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have exhibited impressive proficiency in various natural language processing (NLP) tasks, which involve increasingly complex reasoning. Knowledge reasoning, a primary type of reasoning, aims at deriving new knowledge from existing one.While it has been widely studied in the context of knowledge graphs (KGs), knowledge reasoning in LLMs remains underexplored. In this paper, we introduce Chain-of-Knowledge, a comprehensive framework for knowledge reasoning, including methodologies for both dataset construction and model learning. For dataset construction, we create KnowReason via rule mining on KGs. For model learning, we observe rule overfitting induced by naive training. Hence, we enhance CoK with a trial-and-error mechanism that simulates the human process of internal knowledge exploration. We conduct extensive experiments with KnowReason. Our results show the effectiveness of CoK in refining LLMs in not only knowledge reasoning, but also general reasoning benchmarkms.