ChroKnowledge: Unveiling Chronological Knowledge of Language Models in Multiple Domains
作者: Yein Park, Chanwoong Yoon, Jungwoo Park, Donghyeon Lee, Minbyul Jeong, Jaewoo Kang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-10-13 (更新: 2025-02-28)
备注: ICLR 2025, 40 pages, 17 figures
💡 一句话要点
提出ChroKnowledge框架，用于评估大型语言模型在多领域的时间知识掌握程度。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间知识 大型语言模型 知识评估 基准数据集 时间推理
📋 核心要点
- 现有方法难以评估LLM的时间知识，缺乏对知识随时间演变的考量，通常采用固定时间点视角。
- ChroKnowledge通过构建基准数据集和采样框架，评估LLM在多领域的时间依赖知识掌握情况。
- 实验表明，LLM的时间知识提取能力受训练数据格式影响，且存在时间边界截断问题，ChroKnowPrompt可有效缓解。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）已经对我们生活的许多方面带来了显著改变。然而，评估和确保它们的时间知识仍然具有挑战性。现有的方法在解决知识的时间适应性方面存在不足，通常依赖于固定的时间点视角。为了克服这个问题，我们引入了ChroKnowBench，一个旨在评估跨三个关键方面（多个领域、时间依赖性、时间状态）按时间顺序积累的知识的基准数据集。我们的基准区分了不断演变的知识（例如，个人历史、科学发现、修正的法律）和保持不变的知识（例如，数学真理、常识事实）。在此基准的基础上，我们提出了ChroKnowledge（知识的时间顺序分类），这是一个新颖的基于采样的框架，用于评估LLM的非参数时间知识。我们的评估得出以下观察结果：（1）提取时间知识的能力取决于模型训练的数据格式。（2）LLM部分回忆知识或在时间边界处显示截断，而不是正确地回忆知识的所有方面。因此，我们应用了ChroKnowPrompt，一种通过逐步遍历周围时间跨度来提取时间知识的深入提示方法。我们观察到，它成功地回忆了开源和专有LLM中的对象，展示了通用性，尽管它在动态数据集和非结构化格式方面面临挑战。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）时间知识评估的难题。现有方法主要依赖于静态时间点，无法有效评估知识随时间演变的特性，导致对LLM时间推理能力的评估不全面。此外，不同领域知识的时间特性各异，现有方法难以区分和处理。
核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的基准数据集（ChroKnowBench），并设计一个基于采样的评估框架（ChroKnowledge），以更全面、细致地评估LLM的时间知识。通过区分静态和动态知识，并结合时间跨度提示，提高评估的准确性和可靠性。
技术框架：ChroKnowledge框架主要包含以下几个阶段：1) 构建ChroKnowBench基准数据集，涵盖多个领域和不同时间依赖性的知识；2) 设计基于采样的评估方法，从数据集中抽取样本，并构建时间相关的查询；3) 使用ChroKnowPrompt进行提示，引导LLM回忆相关知识；4) 分析LLM的回答，评估其时间知识掌握程度。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了ChroKnowBench，一个专门用于评估LLM时间知识的基准数据集，涵盖多个领域和时间依赖性；2) 设计了ChroKnowledge框架，通过采样和时间跨度提示，更有效地评估LLM的时间推理能力；3) 区分了静态和动态知识，并针对不同类型的知识设计了不同的评估策略。
关键设计：ChroKnowBench数据集包含多个领域（如历史、科学、法律等）的知识，并区分了静态知识（如数学真理）和动态知识（如历史事件）。ChroKnowPrompt通过逐步遍历周围时间跨度来引导LLM回忆知识，例如，询问“在X年发生了什么？”、“在X-1年发生了什么？”、“在X+1年发生了什么？”。评估指标包括准确率、召回率等，用于衡量LLM回答的正确性和完整性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM的时间知识提取能力受训练数据格式影响，且存在时间边界截断问题。ChroKnowPrompt能够有效提升LLM的时间知识回忆能力，在开源和专有LLM上均取得了较好的效果，但对于动态数据集和非结构化格式的数据仍面临挑战。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升LLM在信息检索、问答系统、智能助手等领域的性能。通过更准确地评估和增强LLM的时间知识，可以提高其在处理时间敏感型任务时的可靠性和准确性，例如，在新闻摘要生成、历史事件查询、法律咨询等场景中。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have brought significant changes to many aspects of our lives. However, assessing and ensuring their chronological knowledge remains challenging. Existing approaches fall short in addressing the temporal adaptability of knowledge, often relying on a fixed time-point view. To overcome this, we introduce ChroKnowBench, a benchmark dataset designed to evaluate chronologically accumulated knowledge across three key aspects: multiple domains, time dependency, temporal state. Our benchmark distinguishes between knowledge that evolves (e.g., personal history, scientific discoveries, amended laws) and knowledge that remain constant (e.g., mathematical truths, commonsense facts). Building on this benchmark, we present ChroKnowledge (Chronological Categorization of Knowledge), a novel sampling-based framework for evaluating LLMs' non-parametric chronological knowledge. Our evaluation led to the following observations: (1) The ability of eliciting temporal knowledge varies depending on the data format that model was trained on. (2) LLMs partially recall knowledge or show a cut-off at temporal boundaries rather than recalling all aspects of knowledge correctly. Thus, we apply our ChroKnowPrompt, an in-depth prompting to elicit chronological knowledge by traversing step-by-step through the surrounding time spans. We observe that it successfully recalls objects across both open-source and proprietary LLMs, demonstrating versatility, though it faces challenges with dynamic datasets and unstructured formats.