Knowing When to Ask -- Bridging Large Language Models and Data

📄 arXiv: 2409.13741v1 📥 PDF

作者: Prashanth Radhakrishnan, Jennifer Chen, Bo Xu, Prem Ramaswami, Hannah Pho, Adriana Olmos, James Manyika, R. V. Guha

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-09-10

备注: 39 pages - 25 page paper, 14 page Appendix, 7 figures, 9 tables

💡 一句话要点

提出结合数据源的LLM增强方法，提升数值和统计事实的准确性

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

关键词: 大型语言模型 知识增强 数据检索 事实准确性 统计数据 Data Commons 检索增强生成

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理需要数值和统计事实的查询时，容易产生不准确甚至错误的信息，缺乏可靠性。
  2. 论文提出检索交错生成(RIG)和检索增强生成(RAG)两种方法，利用Data Commons外部数据源来增强LLM。
  3. 实验结果表明，RIG和RAG方法能够有效提高LLM在处理数值和统计事实查询时的准确性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)在回答涉及数值、统计数据或时效性事实的查询时，容易产生不准确的信息。本文提出了一种通过将LLM与Data Commons（一个庞大的开源公共统计数据仓库，数据来自联合国(UN)、疾病控制与预防中心(CDC)和全球人口普查局等权威机构）集成来提高LLM准确性的方法。我们探索了两种主要方法：检索交错生成(RIG)，训练LLM生成自然语言查询以从Data Commons检索数据；以及检索增强生成(RAG)，从Data Commons获取相关数据表，并用于增强LLM的提示。我们在各种查询上评估了这些方法，证明了它们在提高LLM输出的事实准确性方面的有效性。我们的工作代表了构建更值得信赖和可靠的LLM的初步尝试，这些LLM基于可验证的统计数据，并能够进行复杂的实际推理。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在处理涉及数值、统计数据以及时效性事实查询时，容易产生不准确甚至错误信息的问题。现有LLM在这些场景下缺乏可靠的事实依据，容易产生幻觉，导致输出结果不可信。

核心思路：论文的核心思路是将LLM与外部知识库（Data Commons）进行集成，通过检索相关数据来增强LLM的知识储备，从而提高其回答问题的准确性和可靠性。具体而言，论文探索了两种集成方法：检索交错生成（RIG）和检索增强生成（RAG）。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 用户提出问题；2) LLM根据问题生成查询（RIG）或直接利用问题检索（RAG）；3) 从Data Commons检索相关数据；4) 将检索到的数据与原始问题一起输入LLM；5) LLM生成最终答案。RIG方法中，LLM在训练时被鼓励生成自然语言查询，以便从Data Commons中检索信息。RAG方法则直接将检索到的数据表添加到LLM的prompt中。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM与外部数据源Data Commons进行有效集成，从而显著提升了LLM在处理数值和统计事实查询时的准确性。与传统的LLM相比，该方法能够利用外部知识来验证和修正LLM的输出，减少幻觉的产生。RIG方法通过训练LLM生成查询，实现了更灵活的数据检索方式。

关键设计：论文中，RIG方法的关键在于训练LLM生成高质量的查询，以便从Data Commons中检索到相关数据。RAG方法的关键在于如何有效地将检索到的数据融入到LLM的prompt中，避免引入噪声或干扰。具体的技术细节包括：查询生成模型的训练目标、检索算法的选择、以及数据融合的方式等。论文中可能还涉及一些超参数的调整，例如学习率、batch size等，但具体细节未知。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了RIG和RAG方法在提高LLM事实准确性方面的有效性。具体性能数据未知，但论文强调了两种方法均能显著提升LLM在处理数值和统计事实查询时的表现。与未集成数据源的LLM相比，RIG和RAG方法能够生成更准确、更可靠的答案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要准确数值和统计数据的场景，例如智能问答系统、数据分析报告生成、以及辅助决策支持系统等。通过将LLM与可靠的数据源相结合，可以构建更值得信赖和可靠的AI系统，从而在医疗、金融、教育等领域发挥重要作用。未来的研究可以进一步探索更复杂的数据集成方法，以及如何处理数据质量和时效性问题。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are prone to generating factually incorrect information when responding to queries that involve numerical and statistical data or other timely facts. In this paper, we present an approach for enhancing the accuracy of LLMs by integrating them with Data Commons, a vast, open-source repository of public statistics from trusted organizations like the United Nations (UN), Center for Disease Control and Prevention (CDC) and global census bureaus. We explore two primary methods: Retrieval Interleaved Generation (RIG), where the LLM is trained to produce natural language queries to retrieve data from Data Commons, and Retrieval Augmented Generation (RAG), where relevant data tables are fetched from Data Commons and used to augment the LLM's prompt. We evaluate these methods on a diverse set of queries, demonstrating their effectiveness in improving the factual accuracy of LLM outputs. Our work represents an early step towards building more trustworthy and reliable LLMs that are grounded in verifiable statistical data and capable of complex factual reasoning.