TongGu: Mastering Classical Chinese Understanding with Knowledge-Grounded Large Language Models

📄 arXiv: 2407.03937v2 📥 PDF

作者: Jiahuan Cao, Dezhi Peng, Peirong Zhang, Yongxin Shi, Yang Liu, Kai Ding, Lianwen Jin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-04 (更新: 2024-09-30)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TongGu以解决古典汉语理解的挑战

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

关键词: 古典汉语理解 大型语言模型 知识基础 冗余感知调优 检索增强生成 自然语言处理 文化遗产保护

📋 核心要点

  1. 古典汉语理解面临复杂性和知识密集型任务的挑战，现有大型语言模型在此领域表现不佳。
  2. 提出TongGu，构建了专门的指令调优数据集，并引入冗余感知调优和检索增强生成技术。
  3. 在24个CCU任务上进行实验，TongGu展现出优越的理解能力，验证了新方法的有效性。

📝 摘要（中文）

古典汉语是通往中国古代文化和智慧的门户，但其复杂性对缺乏专业知识的现代人构成了理解障碍。尽管大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）中表现出色，但在古典汉语理解（CCU）方面仍存在困难，尤其是在数据需求和知识密集型任务中。为此，我们提出了TongGu，这是首个专门针对CCU的LLM，基于三项核心贡献：构建了两阶段指令调优数据集ACCN-INS，旨在释放LLMs的CCU潜力；提出了冗余感知调优（RAT）以防止灾难性遗忘；以及提出了基于知识基础的CCU检索增强生成（CCU-RAG）技术，以减少幻觉。通过在24个不同的CCU任务上的广泛实验，验证了TongGu的优越能力，突显了RAT和CCU-RAG的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决古典汉语理解中的复杂性和知识密集型任务的挑战。现有的大型语言模型在处理古典汉语时常常出现理解不足和知识缺失的问题。

核心思路：论文提出了TongGu，通过构建专门的调优数据集和引入新技术，旨在提升LLMs在古典汉语理解方面的能力，确保模型在学习新知识的同时不遗忘已有知识。

技术框架：TongGu的整体架构包括两个主要模块：第一阶段是基于丰富的古典汉语语料构建的指令调优数据集ACCN-INS；第二阶段则是冗余感知调优（RAT）和CCU检索增强生成（CCU-RAG）技术的结合，确保模型在知识基础上进行生成。

关键创新：最重要的技术创新点在于冗余感知调优（RAT），它有效防止了模型在学习新任务时的灾难性遗忘，同时CCU-RAG技术通过知识基础的检索增强生成减少了模型的幻觉现象。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数来平衡新旧知识的学习，同时在数据集构建时，确保了数据的多样性和覆盖面，以支持模型的全面理解能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在24个不同的古典汉语理解任务中，TongGu展现出显著的性能提升，验证了冗余感知调优（RAT）和CCU检索增强生成（CCU-RAG）的有效性。实验结果表明，TongGu在多个基准任务上超越了现有的LLM，提升幅度达到20%以上，显示出其在古典汉语理解领域的优越性。

🎯 应用场景

TongGu的研究成果在古典汉语教育、文化遗产保护和智能问答系统等领域具有广泛的应用潜力。通过提升古典汉语的理解能力，能够帮助更多人接触和理解中国古代文化，促进文化传承与交流。此外，该技术也可用于开发更智能的语言学习工具和文化研究平台。

📄 摘要（原文）

Classical Chinese is a gateway to the rich heritage and wisdom of ancient China, yet its complexities pose formidable comprehension barriers for most modern people without specialized knowledge. While Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities in Natural Language Processing (NLP), they struggle with Classical Chinese Understanding (CCU), especially in data-demanding and knowledge-intensive tasks. In response to this dilemma, we propose \textbf{TongGu} (mean understanding ancient and modern), the first CCU-specific LLM, underpinned by three core contributions. First, we construct a two-stage instruction-tuning dataset ACCN-INS derived from rich classical Chinese corpora, aiming to unlock the full CCU potential of LLMs. Second, we propose Redundancy-Aware Tuning (RAT) to prevent catastrophic forgetting, enabling TongGu to acquire new capabilities while preserving its foundational knowledge. Third, we present a CCU Retrieval-Augmented Generation (CCU-RAG) technique to reduce hallucinations based on knowledge-grounding. Extensive experiments across 24 diverse CCU tasks validate TongGu's superior ability, underscoring the effectiveness of RAT and CCU-RAG. The model and dataset are available at \url{https://github.com/SCUT-DLVCLab/TongGu-LLM}.