Structure-aware Domain Knowledge Injection for Large Language Models

📄 arXiv: 2407.16724v3 📥 PDF

作者: Kai Liu, Ze Chen, Zhihang Fu, Wei Zhang, Rongxin Jiang, Fan Zhou, Yaowu Chen, Yue Wu, Jieping Ye

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-23 (更新: 2025-02-16)

备注: Preprint. Code is available at https://github.com/alibaba/struxgpt

💡 一句话要点

提出StructTuning，利用结构化领域知识高效微调大语言模型，仅需5%数据达到传统知识注入效果。

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

关键词: 大语言模型 知识注入 领域知识 结构化学习 持续预训练

📋 核心要点

  1. 现有知识注入方法需要大量训练数据，成本高昂，且效率较低，难以快速适应新领域。
  2. StructTuning通过结构化领域知识，引导LLM学习，仅使用少量数据即可达到传统方法的效果。
  3. 实验表明，StructTuning在LongBench和MMedBench数据集上表现优异，证明了其有效性和可扩展性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为StructTuning的开创性方法，旨在高效地将基础大语言模型（LLM）转化为领域专家。该方法仅需传统知识注入方法5%的训练语料，即可达到100%的性能。受结构化人类教育的启发，我们提出了一种新颖的知识注入和对齐的两阶段策略：结构感知持续预训练（SCPT）和结构感知监督微调（SSFT）。在SCPT阶段，我们自动提取领域知识分类体系并重组训练语料，使LLM能够有效地将文本片段链接到分类体系中的目标知识点。在SSFT阶段，我们显式地提示模型阐明其输出中潜在的知识结构，利用结构化的领域洞察力来解决实际问题。我们的方法在LongBench和MMedBench数据集上，针对不同的模型架构和规模进行了广泛的评估，结果表明其性能优于其他知识注入方法。我们还探索了该方法在不同训练语料规模上的可扩展性，为利用更好的数据来增强特定领域的LLM奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在特定领域应用时，需要注入领域知识。传统的知识注入方法通常需要大量的领域数据进行训练，这导致了高昂的计算成本和时间成本，并且难以快速适应新的领域。因此，如何利用少量数据高效地将领域知识注入到大语言模型中是一个关键问题。

核心思路：StructTuning的核心思路是模仿人类的结构化学习方式，通过显式地构建领域知识的结构化表示（例如知识分类体系），并引导模型学习这种结构化的知识，从而提高知识注入的效率。这种方法能够使模型更好地理解和利用领域知识，即使在数据量较少的情况下也能取得良好的效果。

技术框架：StructTuning包含两个主要阶段：结构感知持续预训练（SCPT）和结构感知监督微调（SSFT）。在SCPT阶段，首先自动提取领域知识的分类体系，然后根据该分类体系重组训练语料，使模型能够将文本片段与特定的知识点关联起来。在SSFT阶段，通过显式的prompt，引导模型在输出中阐明其所使用的知识结构，从而利用结构化的领域知识解决实际问题。

关键创新：StructTuning的关键创新在于引入了结构化的领域知识表示，并将其融入到模型的训练过程中。与传统的知识注入方法相比，StructTuning不需要大量的训练数据，而是通过结构化的知识引导模型学习，从而提高了知识注入的效率。此外，StructTuning还通过显式的prompt，引导模型在输出中阐明其所使用的知识结构，从而提高了模型的可解释性。

关键设计：SCPT阶段的关键设计包括如何自动提取领域知识的分类体系，以及如何根据该分类体系重组训练语料。SSFT阶段的关键设计包括如何设计有效的prompt，引导模型在输出中阐明其所使用的知识结构。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细的描述，但摘要中未提供具体信息，因此标记为未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

StructTuning在LongBench和MMedBench数据集上进行了广泛的评估，结果表明其性能优于其他知识注入方法。最重要的是，StructTuning仅需传统知识注入方法5%的训练语料，即可达到100%的性能。这表明StructTuning能够显著提高知识注入的效率，并降低训练成本。

🎯 应用场景

StructTuning可应用于各种需要领域知识的大语言模型应用场景，例如医疗诊断、法律咨询、金融分析等。该方法能够降低领域知识注入的成本，提高模型在特定领域的性能，并促进大语言模型在更多领域的应用。未来，StructTuning可以进一步扩展到多模态数据，例如图像和视频，从而实现更全面的领域知识注入。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a pioneering methodology, termed StructTuning, to efficiently transform foundation Large Language Models (LLMs) into domain specialists. It significantly reduces the training corpus needs to a mere 5% while achieving an impressive 100% of traditional knowledge injection performance. Motivated by structured human education, we propose a novel two-stage strategy for knowledge injection and alignment: Structure-aware Continual Pre-Training (SCPT) and Structure-aware Supervised Fine-Tuning (SSFT). In the SCPT phase, we automatically extract the domain knowledge taxonomy and reorganize the training corpora, enabling LLMs to effectively link textual segments to targeted knowledge points within the taxonomy. In the SSFT phase, we explicitly prompt models to elucidate the underlying knowledge structure in their outputs, leveraging the structured domain insight to address practical problems. Our ultimate method was extensively evaluated across model architectures and scales on LongBench and MMedBench datasets, demonstrating superior performance against other knowledge injection methods. We also explored our method's scalability across different training corpus sizes, laying the foundation to enhance domain-specific LLMs with better data utilization.