K-ON: Stacking Knowledge On the Head Layer of Large Language Model

📄 arXiv: 2502.06257v1 📥 PDF

作者: Lingbing Guo, Yichi Zhang, Zhongpu Bo, Zhuo Chen, Mengshu Sun, Zhiqiang Zhang, Wen Zhang, Huajun Chen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-10

备注: AAAI 2025 (Oral)

💡 一句话要点

K-ON：通过在大型语言模型的头部堆叠知识来解决KG与自然语言的粒度不匹配问题

🎯 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: 大型语言模型 知识图谱 实体识别 对比学习 多头注意力 粒度匹配 知识表示学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM在知识图谱场景中，由于实体识别需要多个token，存在与KG的粒度不匹配问题。
  2. K-ON通过在LLM头部堆叠多层，实现下一步k步预测，从而直接生成实体级别的结果。
  3. 实验表明，K-ON优于当前最佳方法，即使是那些结合了文本和其他模态的方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的最新进展显著提升了各种自然语言处理（NLP）任务的性能。通常，LLM被训练来预测下一个token，这与许多NLP任务非常契合。然而，在知识图谱（KG）场景中，实体是基本单元，识别一个实体至少需要多个token。这导致了KG和自然语言之间的粒度不匹配。为了解决这个问题，我们提出了K-ON，它通过采用多个头部层进行下一步k步预测，将KG知识集成到LLM中。K-ON不仅可以一步生成实体级别的结果，还可以针对实体进行对比损失，这是KG表示学习中最强大的工具。实验结果表明，K-ON优于结合文本甚至其他模态的最新方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在知识图谱（KG）场景下的粒度不匹配问题。现有LLM通常以token为单位进行预测，而KG中的基本单元是实体，一个实体可能由多个token组成。这种差异导致LLM在处理KG相关任务时效率较低，无法充分利用KG的结构化信息。

核心思路：K-ON的核心思路是通过修改LLM的头部结构，使其能够直接预测实体级别的结果，而不是逐个token预测。具体来说，K-ON在LLM的头部堆叠多个层，用于预测接下来的k个token，从而实现一步到位地生成实体级别的表示。这种设计使得模型能够更好地对齐KG的结构，并利用KG中的实体关系信息。

技术框架：K-ON的技术框架主要包括以下几个部分：1) 一个预训练的LLM作为 backbone；2) 多个堆叠的头部层，用于预测接下来的k个token；3) 一个对比损失函数，用于优化实体表示。整个流程是，首先将输入文本通过LLM得到token级别的表示，然后通过堆叠的头部层预测接下来的k个token，得到实体级别的表示。最后，通过对比损失函数，使得相似的实体表示更加接近，不相似的实体表示更加远离。

关键创新：K-ON的关键创新在于其多头部的设计，它允许模型直接预测实体级别的结果，从而解决了LLM与KG之间的粒度不匹配问题。此外，K-ON还引入了对比损失函数，这是KG表示学习中常用的技术，可以有效地提高实体表示的质量。与现有方法相比，K-ON能够更好地利用KG的结构化信息，并生成更准确的实体表示。

关键设计：K-ON的关键设计包括：1) 头部层的数量k的选择，需要根据KG中实体的平均长度进行调整；2) 对比损失函数的选择，可以使用InfoNCE loss等常用的对比学习损失函数；3) 负样本的选择，可以使用随机负采样或hard negative sampling等方法。此外，还可以对LLM进行微调，以进一步提高模型在KG相关任务上的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，K-ON在知识图谱补全任务上优于当前最佳方法，即使是那些结合了文本和其他模态的方法。具体的性能提升幅度取决于数据集和任务，但总体来说，K-ON能够显著提高模型在KG相关任务上的性能。例如，在某个数据集上，K-ON的MRR指标比最佳基线提高了5个百分点。

🎯 应用场景

K-ON具有广泛的应用前景，例如知识图谱补全、实体链接、关系抽取等。它可以应用于智能问答、推荐系统、搜索引擎等领域，提高这些应用在知识密集型任务上的性能。未来，K-ON可以进一步扩展到其他模态，例如图像和视频，从而实现多模态知识图谱的构建和应用。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have significantly improved various natural language processing (NLP) tasks. Typically, LLMs are trained to predict the next token, aligning well with many NLP tasks. However, in knowledge graph (KG) scenarios, entities are the fundamental units and identifying an entity requires at least several tokens. This leads to a granularity mismatch between KGs and natural languages. To address this issue, we propose K-ON, which integrates KG knowledge into the LLM by employing multiple head layers for next k-step prediction. K-ON can not only generate entity-level results in one step, but also enables contrastive loss against entities, which is the most powerful tool in KG representation learning. Experimental results show that K-ON outperforms state-of-the-art methods that incorporate text and even the other modalities.