Contrastive Learning for Knowledge-Based Question Generation in Large Language Models

📄 arXiv: 2409.13994v2 📥 PDF

作者: Zhenhong Zhang, Jiajing Chen, Weiyan Shi, Lingjie Yi, Chihang Wang, Qian Yu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-21 (更新: 2024-09-26)

备注: 5 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出基于对比学习的知识型问题生成方法，提升大语言模型在知识密集型任务中的表现。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识型问题生成 对比学习 大语言模型 幻觉抑制 思维链提示

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在知识密集型任务中易出现幻觉和知识缺失，影响问题生成质量。
  2. 利用对比学习，通过多模型协同挖掘知识，减少生成过程中的噪声和幻觉。
  3. 实验表明，结合对比上下文和思维链提示，显著提升了问题生成的质量和准确性。

📝 摘要（中文）

随着人工智能技术的快速发展，特别是问答系统日益广泛的应用，高质量的问题生成已成为支持这些系统发展的关键组成部分。本文关注知识型问题生成技术，旨在使计算机能够基于对特定文本或知识库的理解来模拟人类的提问过程。针对大规模语言模型在应用于知识密集型任务时存在的幻觉和知识缺口问题，本文提出了一种结合对比学习的增强型问题生成方法。该方法利用多个模型共同挖掘领域知识，并使用对比学习来引导模型减少生成中的噪声和幻觉。实验结果表明，通过设计包含对比示例的提示，模型在问题生成方面的性能得到了显著提高，特别是当对比指令和示例同时使用时，生成的提问质量最高，准确性也得到了提高。这些结果表明，本研究提出的结合对比上下文和思维链提示的方法，能够有效提高问题生成的质量和实用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在知识型问题生成任务中存在的幻觉和知识缺口问题。现有方法在处理知识密集型任务时，容易生成不准确或与知识不符的问题，降低了问答系统的可靠性。

核心思路：论文的核心思路是利用对比学习，通过构建正负样本对，引导模型学习更准确、更可靠的知识表示，从而减少幻觉并提升问题生成的质量。对比学习鼓励模型区分正确和错误的知识，从而提高生成问题的准确性。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 多模型知识挖掘：利用多个预训练语言模型共同挖掘领域知识，形成候选知识集合。2) 对比样本构建：基于候选知识集合，构建包含正例（正确知识）和负例（错误或无关知识）的对比样本。3) 模型训练：使用对比学习目标函数训练问题生成模型，使其能够区分正负样本，并生成基于正确知识的问题。4) 推理阶段：结合对比上下文和思维链提示，生成高质量的问题。

关键创新：最重要的技术创新点在于将对比学习引入知识型问题生成任务，并设计了有效的对比样本构建方法。与传统的生成模型相比，该方法能够更好地利用知识，减少幻觉，并生成更准确的问题。

关键设计：关键设计包括：1) 对比样本的构建策略，如何选择合适的正负样本至关重要。2) 对比学习损失函数的选择，例如InfoNCE损失，用于最大化正样本之间的相似度，最小化正负样本之间的相似度。3) 提示工程的设计，结合对比上下文和思维链提示，引导模型生成更符合逻辑和知识的问题。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在问题生成任务中取得了显著的性能提升。通过设计包含对比示例的提示，模型在问题生成方面的性能得到了显著提高，特别是当对比指令和示例同时使用时，生成的提问质量最高，准确性也得到了提高。这验证了结合对比上下文和思维链提示的方法能够有效提高问题生成的质量和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、教育领域、知识图谱构建等多个领域。高质量的问题生成能够提升问答系统的交互体验和知识获取效率，辅助教育场景下的知识巩固和学习评估，并为知识图谱的自动构建提供数据支持。未来，该方法有望进一步扩展到其他知识密集型任务中，例如文本摘要、知识推理等。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of artificial intelligence technology, especially the increasingly widespread application of question-and-answer systems, high-quality question generation has become a key component in supporting the development of these systems. This article focuses on knowledge-based question generation technology, which aims to enable computers to simulate the human questioning process based on understanding specific texts or knowledge bases. In light of the issues of hallucination and knowledge gaps present in large-scale language models when applied to knowledge-intensive tasks, this paper proposes an enhanced question generation method that incorporates contrastive learning. This method utilizes multiple models to jointly mine domain knowledge and uses contrastive learning to guide the model in reducing noise and hallucinations in generation. Experimental results show that by designing prompts containing contrasting examples, the model's performance in question generation improves considerably, particularly when contrasting instructions and examples are used simultaneously, leading to the highest quality of generated questions and improved accuracy. These results demonstrate that the method proposed in this study, which combines contrasting context and chain-of-thought prompts, can effectively improve both the quality and the practicality of question generation.