MEG: Medical Knowledge-Augmented Large Language Models for Question Answering

📄 arXiv: 2411.03883v3 📥 PDF

作者: Laura Cabello, Carmen Martin-Turrero, Uchenna Akujuobi, Anders Søgaard, Carlos Bobed

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-06 (更新: 2025-04-22)

💡 一句话要点

提出MEG：一种医学知识增强的大语言模型，用于问答任务。

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

关键词: 医学问答 知识图谱 大型语言模型 参数高效 知识增强

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在医学等专业领域问答中，难以捕捉概念间细微关系，影响推理准确性。
  2. MEG通过轻量级映射网络将知识图嵌入融入LLM，实现参数高效的医学知识增强。
  3. 实验表明，MEG能有效利用知识图嵌入，显著提升医学问答准确率，且性能对图编码器选择不敏感。

📝 摘要（中文）

问答是一个自然语言理解任务，涉及对显式上下文和未声明的相关领域知识进行推理。尽管训练成本很高，但大型语言模型（LLM）——大多数现代问答系统的支柱——仍然难以可靠地捕捉概念之间细微的关系，而这些关系对于医学等专业领域的推理至关重要。本文提出了MEG，一种参数高效的医学知识增强LLM方法。MEG使用轻量级的映射网络将知识图嵌入融入LLM，使其能够以经济高效的方式利用外部知识。我们在四个流行的医学多项选择数据集上评估了我们的方法，结果表明LLM i) 可以有效地解释知识图嵌入，并且 ii) 从这些嵌入提供的实际基础中获得显著优势。MEG的准确率分别比BioMistral-7B和MediTron-7B等专用模型平均高出+6.7%和+9.9%。最后，我们表明MEG的性能对图编码器的选择保持稳健。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决医学问答任务中，大型语言模型由于缺乏领域知识而难以进行准确推理的问题。现有方法要么需要大量训练数据，要么无法有效利用外部知识图谱，导致模型在处理复杂医学问题时表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用知识图谱来增强大型语言模型的医学知识。通过将知识图谱中的实体和关系嵌入到LLM中，使模型能够更好地理解医学概念之间的联系，从而提高问答的准确性。这种方法旨在以参数高效的方式将外部知识融入LLM，避免从头开始训练大型模型。

技术框架：MEG的技术框架主要包含以下几个模块：1) 知识图谱嵌入模块：负责将医学知识图谱中的实体和关系转换为低维向量表示。2) 映射网络：一个轻量级的神经网络，用于将知识图谱嵌入映射到LLM的嵌入空间。3) LLM：使用预训练的大型语言模型作为基础模型，例如Mistral-7B。4) 问答模块：利用融合了知识图谱嵌入的LLM进行问答推理。整体流程是，给定一个医学问题，首先利用LLM提取问题中的关键实体，然后从知识图谱中检索相关知识，并将这些知识通过映射网络融入LLM，最后利用LLM进行答案预测。

关键创新：MEG的关键创新在于其参数高效的知识融合方法。通过使用轻量级的映射网络，MEG能够将知识图谱嵌入有效地融入LLM，而无需对LLM进行大规模的重新训练。这种方法不仅降低了计算成本，而且使得MEG能够灵活地适应不同的知识图谱和LLM。与现有方法相比，MEG在知识融合的效率和灵活性方面具有显著优势。

关键设计：MEG的关键设计包括：1) 映射网络的结构：论文采用了多层感知机（MLP）作为映射网络，并探索了不同的网络结构和激活函数。2) 知识图谱嵌入的选择：论文尝试了不同的知识图谱嵌入方法，例如TransE和ComplEx，并评估了它们对MEG性能的影响。3) 损失函数：论文使用了交叉熵损失函数来训练LLM，并引入了正则化项来防止过拟合。4) 超参数设置：论文对学习率、批大小等超参数进行了精细的调整，以获得最佳的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MEG在四个医学多项选择数据集上取得了显著的性能提升。与专门的医学模型BioMistral-7B和MediTron-7B相比，MEG的平均准确率分别提高了+6.7%和+9.9%。此外，实验结果表明，MEG的性能对知识图谱编码器的选择具有鲁棒性，这表明MEG具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

MEG可应用于智能医疗助手、医学知识库问答、辅助诊断等领域。通过提供更准确、更全面的医学信息，MEG能够帮助医生做出更明智的决策，提高医疗效率和质量。未来，MEG有望成为医疗领域的重要工具，推动医疗人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Question answering is a natural language understanding task that involves reasoning over both explicit context, and unstated relevant domain knowledge. Despite the high cost of training, large language models (LLMs) -- the backbone of most modern question-answering systems -- still struggle to reliably capture the nuanced relationships between concepts that are crucial for reasoning in specialized fields like medicine. In this work, we present MEG, a parameter-efficient approach for medical knowledge-augmented LLMs. MEG uses a lightweight mapping network to incorporate knowledge graph embeddings into the LLM, enabling it to leverage external knowledge in a cost-effective way. We evaluate our method on four popular medical multiple-choice datasets and show that LLMs i) can effectively interpret knowledge graph embeddings and ii) gain significant advantages from the factual grounding these embeddings provide. MEG attains an average of +6.7% and +9.9% accuracy over specialized models like BioMistral-7B and MediTron-7B, respectively. Finally, we show that MEG's performance remains robust to the choice of graph encoder.